O mercado de assistentes virtuais e chatbots está em constante crescimento. Segundo relatório recente da Spiceworks, ainda neste ano, 40% das empresas de médio porte esperam implementar um ou mais assistentes inteligentes ou chatbots com Inteligência Artificial em seus dispositivos.
Acompanhando essas tendências, a Pixeon, apresentou durante a Hospitalar 2019, seu protótipo e prova de conceito do projeto de Inteligência Artificial, aplicada aos diagnósticos clínicos.
A IA batizada de PICS (Pixeon Inteligência Clínica de Saúde), visa identificar em linguagem natural, texto ou voz, sintomas apresentados e identificar possíveis diagnósticos de doenças por probabilidade, sugerindo protocolos e prescrições padronizados compreendidos pelo processo de aprendizagem de máquina (Machine Learning).
A PICS está preparada para entender informações narradas considerando um contexto de consulta ao paciente, ou seja, ouvir e entender o discurso durante o processo da consulta, separando informações relevantes a respeito de sintomas e outras características clínicas relevantes.
“O projeto da PICS visa ensinar/construir na plataforma a capacidade de fazer diagnósticos, dar sugestões (insights) de protocolos, exames, enfim, a criação de um “consultor-assistente médico”, aos profissionais da área de saúde, destaca Armando Buchina, CEO da Pixeon.
Levando em conta um cenário onde a experiência do profissional de saúde e as condições tanto do médico, quanto do paciente, são fatores de alta relevância para a qualidade do diagnóstico, a PICS tem por objetivo auxiliar no processo de separação de doenças e/ou condições candidatas, considerando um evento comparado com dados históricos, tabelas de doenças internacionais, base de conhecimento próprio etc., potencializada pela utilização de aprendizado de máquina e de recursos de processamento de linguagem natural
Ainda, de acordo com Buchina, falando no futuro do projeto, “um dos objetivos é ensinar a PICS por aproximadamente um ano para que tenha uma acurácia adequada e confiança em suas informações, já que o Machine Learning será realizado por especialidade médica”.
Investimento
Durante os próximos cinco anos, a empresa injetará R$ 83 milhões em todo seu portfólio de produtos visando inovações, melhorias de processos e funcionalidades, tudo pensado em aprimorar a jornada do paciente com suas soluções, desde a marcação de um exame a entrega do laudo.
