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saúde

Oncoclínicas digitaliza exames e prontuários com IA para melhorar tratamentos e pesquisas

App usa soluções de nuvem da Microsoft. Instituição quer usar inteligência de dados para acompanhar pacientes e conduzir pesquisas clínicas

Publicado:
04/04/2024 às 09:30
Redação
Redação
Leitura
4 minutos
oncoclínicas, saúde, healthtech, privacidade dados saúde digital segurança santa casa
Imagem: Shutterstock

O Grupo Oncoclínicas, especializado no tratamento de doenças oncológicas, está usando tecnologia da Microsoft para coletar e estruturar dados anonimizados de prontuários e exames médicos. Usando dados no Azure Storage, a organização criou um aplicativo para digitalizar informações de prontuários físicos e transformá-los em dados eletrônicos organizados, que podem ser usados para gerar indicadores mais precisos de tratamentos e insights para estudos e terapias.

Os dados em um sistema digital também facilitam a busca de informações no histórico dos pacientes, assim como um acompanhamento mais personalizado. Ao longo de cinco meses, mais de 50 mil exames foram digitalizados.

Na primeira fase do projeto, a instituição usa o aplicativo para digitalizar exames de pacientes com câncer de mama e pretende ampliar a tecnologia para outros tipos de câncer nas unidades atendidas.

O principal desafio da instituição era acessar e organizar o enorme volume de dados de prontuários e exames. Parte deste material só existia em papel, o que dificultava o acesso a dados como perfil dos pacientes, diagnósticos e resultados de tratamentos de forma sistematizada e escalável.

“Com as informações em um ambiente digital, conseguimos desenhar o perfil dos pacientes de maneira mais ágil e precisa, o que apoia o trabalho dos médicos e profissionais que fazem o acompanhamento dessas pessoas”, explica Marcio Guimarães, gerente executivo de Data e Analytics da Oncoclínicas.

Inteligência artificial

O aplicativo usa inteligência artificial (IA) para extrair informações, transformá-las em texto e traduzi-las em dados que serão armazenados no sistema da instituição. A ferramenta é capaz de fazer a leitura de laudos de exames de imagem e convertê-los em texto para ser imputado no sistema, diz a empresa.

Uma das soluções utilizadas no projeto foi o Text Analytics for Health, recurso predefinido do Azure que utiliza o processamento de linguagem natural (PNL) para detectar e identificar termos médicos em textos, classificá-los e associá-los a sistemas padronizados de codificação clínica.

Esses dados são extraídos mediante a assinatura de um termo de consentimento em que os pacientes autorizam a utilização das informações para fins estatísticos.

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Com o recurso, a Oncoclínicas conseguiu ampliar capacidade de extração de dados e diminuir o tempo gasto na curadoria das informações. Anteriormente, um time de curadores de dados, composto por pessoas da área da saúde com especialização em oncologia, era responsável por ler os prontuários e exames e preencher as informações manualmente. Agora o processo é automatizado e os profissionais fazem apenas a validação.

Para Guimarães, a instituição também conseguiu direcionar melhor os esforços empregados pela equipe no atendimento dos cerca de um milhão de pacientes atendidos por ano. “O que antes levava cerca de 5 minutos para cada documento, hoje pode ser feito em segundos – o que libera tempo para esses profissionais se dedicarem a atividades mais estratégicas”, complementa.

Remuneração por procedimento

Outro benefício da solução da Oncoclínicas está relacionado ao Value Based Healthcare, sistema de remuneração das instituições de saúde pelas operadoras. A adoção do modelo demanda maior nível de monitoramento e comprovação de resultados, e analisa a jornada do paciente ao longo do tratamento.

Isso só é possível a partir da análise de dados clínicos bem estruturados.

“Os dados clínicos são usados para o que chamamos de medicina de precisão, com o objetivo de conhecer melhor o paciente, entender quais terapias estão sendo realizadas e quais os resultados. Ter informações estruturadas e fáceis de acessar para analisar diagnósticos e tratamentos tende a facilitar o acesso a informações que beneficiam a pesquisa clínica, o relacionamento com as operadoras de saúde e a realização de estudos mais amplos para compreender mutações da doença e avanços nos tratamentos realizados”, diz Guimarães.

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