Artigo sobre ontology grounding

Artigo interessante ancoragem em ontologia 

Num estudo publicado no Journal of Biomedical Informatics em 2026, testando LLMs em dados clínicos reais de COVID-19, modelos convencionais acertaram cerca de 37% das perguntas. Com ancoragem em ontologia, a precisão chegou a 98% — e a taxa de alucinação caiu de 63% para menos de 2%.

Os modelos eram os mesmos. O chão sob eles mudou. Semelhança para encontrar. Ontologia para verificar. E humanos para corrigir quando algo não confere.

 A IA lê como um arquivista. O médico lê como um detetive

 

Referências para ler:

1. Ali M, Taha Z, Morsey MM. Ontology-grounded knowledge graphs for mitigating hallucinations in large language models for clinical question answering. Journal of Biomedical Informatics. 2026;175:104993. https://doi.org/10.1016/j.jbi.2026.104993

2. Wu Y, Ren M, Chen N, Yang L. Semantics-driven improvements in electronic health records data quality: a systematic review. BMC Medical Informatics and Decision Making. 2025;25(1):298. https://doi.org/10.1186/s12911-025-03146-w