O Grupo Oncoclínicas, especializado no tratamento do câncer, firmou um acordo com a Dataside, especializada em banco de dados e business intelligence, parceira da Microsoft, para aprimorar o atendimento ao paciente por meio de soluções tecnológicas inteligentes. A empresa desenvolveu duas plataformas baseadas no Azure Text Analytics for Health, o primeiro caso de uso da solução da Microsoft em língua portuguesa.
O CEO e fundador da Dataside, Caio Amante, enfatiza a importância de um processo bem estruturado e seguro para a implementação da solução tecnológica na área da saúde. “Atuamos em todas as etapas, desde a prova de conceito para validação das necessidades atrelada à solução, levantamento de requisitos, planejamento, desenvolvimento da plataforma, app e a integração, estrutura de dados e toda a questão da segurança com criptografia de ponta a ponta; incluímos toda estrutura”, detalha o executivo.
Segundo Amante, no Brasil, assim como em outros lugares, a ausência de um padrão na integração com sistemas médicos e coleta de dados resulta em grande quantidade de dados não estruturados, tais como relatórios de campo, prontuários e até mesmo resultados de exames laboratoriais. Isso acarreta um processo mais lento de pesquisa e análise para prestadores de serviços de saúde, como o Grupo Oncoclínicas.
Fundado em 2010, o Grupo Oncoclínicas é o maior provedor privado de tratamento oncológico no Brasil, com 129 unidades em 33 cidades, incluindo clínicas, laboratórios de genômica e patologia e centros integrados de tratamento oncológico. O grupo realiza mais de 1,4 milhão de atendimentos por ano.
O principal desafio quando o grupo chegou à Dataside era fazer o processamento dos exames diante da larga escala de atendimento. Os dados centralizados em um sistema eficiente traria benefícios para os profissionais da saúde e para os pacientes, acelerando os tratamentos, além de possibilitar insights importantes para estudos de tratamentos. É o que vem experimentando a OncoClínicas, que está utilizando o Text Analytics for Health para extrair informações de campos não estruturados, como anotações médicas, patologia anatômica e relatórios genômicos. Esses dados podem ser utilizados em diversos casos de uso, como avaliação da viabilidade de ensaios clínicos, melhoria da compreensão dos cenários para farmacoeconomia e obtenção de uma compreensão mais profunda da epidemiologia do grupo e dos resultados relevantes.
A solução da Dataside possibilitou não apenas a conversão de documentos em formato PDF, mas também o entendimento do conteúdo por meio de técnicas avançadas de processamento de linguagem natural (NLP, na sigla em inglês) e OCR (reconhecimento óptico de caracteres). Com essa abordagem, os exames médicos são processados e os dados estruturados, permitindo um acesso rápido ao histórico de cada paciente. Em vez de simplesmente abrir o PDF e ler todo o documento, as informações são organizadas em um banco de dados, proporcionando uma visão clara e eficiente.
A aplicação da inteligência artificial no projeto resultou no desenvolvimento de duas plataformas: um aplicativo móvel, que permite fotografar os documentos para serem enviados ao sistema, e uma plataforma web, que possibilita a consulta e o envio de documentos em PDF já digitalizados.
Um dos principais benefícios obtidos com o projeto foi o aumento na qualidade das consultas e a agilidade no diagnóstico. Com a ajuda dessa inteligência, os médicos podem chegar a conclusões de forma mais rápida, utilizando perguntas mais eficientes, sem comprometer a qualidade do atendimento. Além disso, houve uma redução significativa nos custos relacionados à análise de documentos e equipe.
Segundo a Microsoft, com o Text Analytics for Health, que faz parte dos serviços cognitivos do Azure, intituições de saúde ao redor do mundo agora têm a possibilidade de extrair informações relevantes de textos não estruturados em sete idiomas e processá-las de uma maneira que nunca antes permitiu suporte à tomada de decisão clínica.
“O recurso de saúde do Text Analytics utiliza técnicas de processamento de linguagem natural para localizar e rotular informações valiosas em documentos clínicos não estruturados, como anotações médicas, resumos de alta, documentos clínicos e registros eletrônicos de saúde. A análise de texto também estabelece conexões com ontologias médicas e sistemas de codificação específicos do domínio, identificando relações significativas entre os conceitos mencionados no texto e esclarecendo a negação nas informações médicas”, explica a Microsoft.
Um exemplo prático da aplicação inteligente desse recurso é a detecção e análise de surtos de doenças. Em uma situação hipotética em que, na última semana, foram registrados dez casos de uma determinada virose e, na semana seguinte, esse número aumentou para 20, com o Azure Text Analytics for Health, é possível identificar, prever e controlar rapidamente o aumento ou diminuição de doenças, permitindo uma resposta ágil e eficaz.
Segundo a empresa, o Azure Text Analytics for Health abre portas para uma análise mais precisa e inteligente de dados médicos não estruturados, proporcionando avanços significativos na área da saúde. Esse foi o resultado da solução tecnológica na rotina dos profissionais da saúde da Oncoclínicas, que se tornou muito mais prática, ágil e eficiente, permitindo que eles foquem em seu trabalho principal — o cuidado com o paciente.
