Medeiros, Robson Wagner Albuquerque deCarmo, Genivaldo Braynner Teixeira doCorreia, Julyanne Maria dos SantosSilva Filho, Ronaldo Rodrigues daSampaio, Pablo Azevedo2025-08-182024-09-25CARMO, Genivaldo Braynner Teixeira do. et al. Comparação de Modelos de IA para Extração de Dados em Glicosímetros. 2024. 25 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Ciência da Computação) – Departamento de Computação, Universidade Federal Rural de Pernambuco, Recife, 2024.https://arandu.ufrpe.br/handle/123456789/7528A diabetes é uma condição crônica que requer monitoramento constante dos níveis de glicose no sangue, sendo essencial o uso de glicosímetros para a obtenção dessas informações. Este trabalho tem como objetivo comparar três modelos de Inteligência Artificial, Gemini, GPT-4o e Llava 1.5, para identificar qual deles extrai, de forma mais eficaz, os dados de glicose, data e hora dos glicos´ımetros. Utilizando técnicas de engenharia de prompt, busca-se aprimorar a precisão e eficiência na extração desses dados, otimizando o monitoramento e contribuindo para a melhor gestão da saúde de pacientes diabéticos.25 f.pt-BRopenAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Inteligência artificialEngenharia de PromptGlicoseDiabéticosbachelorThesisAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International