Gouveia, Luís Filipe Pleno deBelchior, Rita Gil do Couto Antunes2025-06-032025-06-032024-07-182024-07-02http://hdl.handle.net/10400.5/101237Trabalho Final de Mestrado Integrado, Ciências Farmacêuticas, 2024, Universidade de Lisboa, Faculdade de Farmácia.A contínua inovação na área da inteligência artificial promoveu o desenvolvimento dos Large Language Models (LLMs), modelos baseados em inteligência artificial (IA) treinados a partir de grandes quantidades de dados, com o objetivo de processar a linguagem humana e assim desempenhar diversas funções, tais como a tradução de textos ou o desenvolvimento de conversas através de chatbots. O reconhecimento que muitos destes modelos rapidamente conseguiram, entre os quais o famoso ChatGPT, promoveu a sua utilização em grande escala nos mais diversos setores, incluindo no aconselhamento farmacêutico. Por conseguinte, a adoção generalizada destas tecnologias veio instaurar uma urgência em discutir quais as implicações associadas, quer na questão da compreensão e gestão das expetativas e limitações, como ao nível da precisão, privacidade e segurança dos modelos. Tendo isto em perspetiva, na presente dissertação pretende-se abordar de que forma a evolução dos LLMs e a sua aplicação na área do medicamento poderão facilitar a jornada de saúde dos utentes na farmácia. Para isso, torna-se necessário avaliar não só as suas capacidades, mas também potenciais riscos e implicações éticas, como erros no aconselhamento da terapêutica ou a falta de segurança na manipulação de dados sensíveis. Com esse foco, realizou-se um caso de estudo utilizando diferentes LLMs, na perspetiva de perceber como conseguem adaptar-se e quais as melhorias necessárias a aplicar para a obtenção de melhores resultados. Por outro lado, é relevante destacar a questão da responsabilização, tanto em termos legais quanto éticos, realçando a importância de definir regulamentação para os modelos e quem deverá ser culpabilizado pelos possíveis danos causados aquando de um aconselhamento incorreto. Assim, prevê-se que a inovação tecnológica da IA aliada ao desenvolvimento de normas regulatórias robustas, com a implementação de mecanismos de revisão humana, permitirão garantir uma automatização do aconselhamento de medicamentos dentro de padrões éticos aceitáveis. Com esse intuito, a educação da população utilizadora destes modelos, bem como a colaboração contínua entre especialistas em ética, profissionais de saúde e investigadores de IA, tornam-se elementos cruciais para otimizar os benefícios dos LLMs, priorizando sempre a segurança do doente, a precisão da informação e o cumprimento da regulamentação dos medicamentos.Continuous innovation in the field of artificial intelligence has led to the development of Large Language Models (LLMs), AI-based models trained on large amounts of data, aimed at processing human language to perform various functions such as text translation or chatbot conversations. The recognition that many of these models have quickly achieved, including the famous ChatGPT, has promoted their use on a large scale across various sectors, including pharmaceutical counseling. Consequently, the widespread adoption of these technologies has created an urgency to discuss the associated implications, particularly regarding understanding and managing expectations and limitations, as well as the precision, privacy, and security of the models. With this in mind, the aim of this thesis is to explore how the evolution of LLMs and their application in the field of pharmaceuticals could simplify the healthcare journey of pharmacy users. To do this, it is necessary to assess not only their capabilities but also potential risks and ethical implications, such as errors in therapeutic advice or lack of security in handling sensitive data. To that end, a case study was carried out using different LLMs, with a focus on understanding how they can adapt and what improvements need to be made for better results. On the other hand, it is relevant to highlight the issue of accountability, both legally and ethically, emphasizing the importance of defining the regulation of these models and who should be held responsible for any damages caused by incorrect advice. Thus, it is expected that AI technological innovation allied to the development of robust regulatory standards, with the implementation of human proofreading mechanisms, will ensure the automation of medication counseling within acceptable ethical standards. To this end, educating the users of these models, as well as ongoing collaboration between ethics experts, healthcare professionals and AI researchers, becomes crucial to optimize the benefits of LLMs, always prioritizing patient safety, information accuracy, and compliance with medicines guidelines.porInteligência artificialLLMsImplicações éticasResponsabilidade legalAconselhamento automatizado medicamentosMestrado Integrado - 2024master thesis203912594