terça-feira, julho 16, 2024
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Healthtech integra IA a prontuários para melhorar o cuidado aos pacientes

por Redação
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A startup de saúde iHealth Group desenvolveu uma solução que usa inteligência artificial (IA) para ajudar hospitais e clínicas médicas a extrair informações relevantes descritas em formato de texto nos prontuários eletrônicos e notas clínicas. Segundo o COO da healthtech, Leonardo Alegre, a ferramenta resolve uma dor comum às instituições de saúde no Brasil e no mundo, que é aproveitar as informações não codificadas dos prontuários e notas clínicas para melhorar a gestão do negócio e, principalmente, o cuidado aos pacientes.

“Grande parte das informações clínicas essenciais, como evolução clínica, textos clínicos em geral, histórico do paciente, comorbidades, entre outras, é registrada em formatos não estruturados, como textos e anotações, o que dificulta a visibilidade, análise e compartilhamento de dados do paciente entre instituições de saúde”, observa o executivo.

De acordo com ele, nos hospitais, geralmente, os dados codificados presentes nos prontuários são pouco utilizados para finalidade clínica e assistencial. “A IA é capaz de interpretar o texto clínico e a partir desse dado estruturado e codificado, a instituição passa a ter informações valiosas que podem mudar o processo de tomada de decisão clínica de forma significativa”, diz Alegre.

Maior precisão para ajudar a salvar vidas

Com uma base de mais de 40 milhões de prontuários médicos já processados, a IA da healthtech identifica, com precisão, informações relevantes de anotações registradas em detalhes no texto clínico. Ela “lê e compreende” o conteúdo desses dados não estruturados, extraindo informações de alto valor, permitindo uma compreensão mais profunda, ágil e detalhada da condição dos pacientes e do atendimento realizado pela clínica ou hospital.

“Só uma tecnologia com tanto aprendizado já adquirido consegue entender e extrair, sem engano de interpretação, informações sensíveis dentro de um contexto clínico”, destaca Rafael Morais, CTO da iHealth.

As informações extraídas são convertidas em dados padronizados e interoperáveis, facilitando o compartilhamento entre diferentes instituições de saúde. Elas podem ser visualizadas em formato de painéis e relatórios e as consultas podem ser feitas com diferentes filtros. Os gestores podem determinar um período de tempo, por exemplo. Também é possível ver uma nuvem de palavras com os principais termos encontrados de doenças, medicamentos e procedimentos descritos nos prontuários.

Outra possibilidade com o uso das informações extraídas é criar um painel epidemiológico por período de tempo com os principais medicamentos, agravos e procedimentos realizados. Também é possível acessar informações de cada paciente, que são apresentadas em forma de linha do tempo, com toda evolução clínica, além de nuvem de palavras com as ocorrências registradas.

Pesquisas clínicas otimizadas

As áreas de pesquisas clínicas dos hospitais também podem se beneficiar da tecnologia da iHealth, afirma Morais.  A interface de busca permite incluir critérios de inclusão e exclusão e, a partir das escolhas, o sistema mostra todos os pacientes que se encaixam no perfil desejado para o ensaio clínico, facilitando o processo de recrutamento.

Os hospitais que trabalham com pesquisas clínicas e que aceitam fazer parte da rede de instituições parceiras para pesquisas podem usar a tecnologia da startup sem custo, permitindo, em contrapartida, que os seus dados sejam compartilhados, de forma anonimizada, com indústrias farmacêuticas. Estas, por sua vez, também podem contratar a iHealth para acessar os dados não sensíveis e anonimizados de hospitais parceiros.

“Hoje temos uma grande base de dados, talvez a maior do país, mas queremos aumentar ainda mais. Isso é importante porque a indústria farmacêutica precisa de um volume grande de informações para fazer testes de novas drogas, por exemplo”, explica Morais.

A iHealth também planeja incorporar IA generativa no futuro. Isso permitirá que os usuários solicitem informações específicas, como “qual é a estrutura epidemiológica da minha comunidade?” ou “quantos pacientes do hospital têm determinada doença?”, obtendo respostas diretas e precisas do sistema. “Em vez de fazer a pesquisa e a filtragem na ferramenta, o gestor do dado fará perguntas e o sistema trará os resultados automaticamente”, conclui Morais.

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