admin-lima/sllm-amazonia-saude-sft

sLLM Amazônia Saúde SFT

Conjunto de dados sintético de 1.000 diálogos clínicos em português brasileiro para fine-tuning (SFT/QLoRA) de modelos de linguagem de pequeno porte (sLLMs) que atuam como assistentes clínicos offline em comunidades isoladas da Amazônia.

Contexto

Profissionais de saúde e agentes comunitários que atuam em áreas ribeirinhas, quilombolas e indígenas da Amazônia frequentemente operam sem conectividade. Este dataset adapta modelos de linguagem ao estilo, domínio linguístico e contexto cultural amazônico, com termos regionais (rabeta, bubuia, baque, pajé, igarapé) e comportamento de segurança (recusa de dosagens ausentes do contexto).

Composição

Atributo	Valor
Total de exemplos	1.000
Pilares	P3 (Saúde Indígena) = 490; P5 (Atenção Primária) = 510
Cenários clínicos	16 (56-67 exemplos cada)
Exemplos de recusa	185 (18,5%)
Tokens (total/média)	~405.000 / ~405 por exemplo
Turnos de assistant (média)	1,8 (diálogos multi-turno)
Formato	messages (system/user/assistant)

Estrutura

{"messages": [
  {"role": "system", "content": "Você é um assistente clínico OFFLINE..."},
  {"role": "user", "content": "..."},
  {"role": "assistant", "content": "..."}
]}

Propriedade de segurança

18,5% dos cenários são de recusa: o profissional solicita uma dosagem ausente do contexto recuperado, e a resposta-alvo recusa fundamentadamente, orientando consultar o protocolo oficial.

Uso

from datasets import load_dataset
ds = load_dataset("admin-lima/sllm-amazonia-saude-sft", split="train")

Aviso

Contextos sintéticos e ilustrativos. Em produção, substituir por textos oficiais do SUS via RAG.

Citação

Artigo submetido ao ENANCIB 2026 (GT 8 — Dados, Informação e Tecnologia).