Fujitsu apresenta tecnologia de automação de dados médicos baseada em Inteligência Artificial

Fujitsu apresenta tecnologia de automação de dados médicos baseada em Inteligência Artificial

A Fujitsu, líder em tecnologia da informação e da comunicação, apresentou os desafios da transformação digital durante o Fujitsu Innovation Gathering, evento anual realizado em Londres, Inglaterra, no início do mês, que reúne as mais recentes tecnologias de Pesquisa e Desenvolvimento elaboradas pela empresa.

Durante o encontro, a empresa anunciou uma tecnologia baseada em Inteligência Artificial que aprimora o gerenciamento de prontuários médicos (do inglês, Electronic Health Record – EHR), automatizando o processamento de dados médicos não estruturados, e alcançando economia de tempo de mais de 90%, e com significativa melhora na precisão das informações.

Ao garantir a conformidade com as classificações obrigatórias, a nova solução de codificação médica automática da Fujitsu extrai dados em menos de um minuto, em comparação com os 15 minutos necessários para a anotação manual do prontuário clínico. Ao contrário das ferramentas anteriores, a tecnologia de mineração de texto de IA da Fujitsu combina conhecimento semântico e Processamento de Linguagem Natural (PNL) com Deep Learning para analisar informações médicas e retirar dados valiosos.

Nos últimos anos, a empresa investiu em projetos clínicos em parceria com o Hospital de San Carlos, localizado em Madri, Espanha. Para o Dr. Julio Mayol, diretor do hospital, é importante ter uma abordagem de co-criação sob uma perspectiva médica. “Sempre buscamos soluções que ajudem a tornar as nossas tomadas de decisões mais eficientes e a Fujitsu tem um importante papel nesse processo. A maioria dos sistemas de prontuários eletrônicos disponíveis hoje não preenchem todos os requisitos da relação médico-paciente. Com as novas tecnologias, como a mineração de texto baseada em Inteligência Artificial da Fujitsu, podemos superar desafios e obter melhorias efetivas no processo de tomada de decisão clínica’’, completa Mayol.

De acordo com o Dr. Adel Rouz, Diretor Executivo da Fujitsu Laboratories da Europa, a estratégia de co-criação com parceiros proporciona uma visão importante dos desafios enfrentados pelo setor de saúde, particularmente em termos de apoio à decisão clínica. “Conseguimos criar uma série de inovações importantes que já estão fazendo a diferença no fluxo de trabalho desses profissionais. Demos mais um passo para melhorar a precisão dos dados clínicos e automatizar a digitalização em hospitais, companhias de seguro médico e agências governamentais. Acreditamos que nossa tecnologia tem aplicações mais amplas e pode ser facilmente adaptada para resolver desafios semelhantes em outros domínios, como nos segmentos de seguro, jurídico e compliance”.

Informações estruturadas desempenham um papel essencial na tomada das decisões clínicas, bem como em melhoria dos cuidados médicos. A exigência de entrada imediata de dados nos sistemas de prontuários eletrônicos representa um grande ônus aos profissionais, que passam menos tempo com os pacientes. Ao permitir métodos mais flexíveis de entrada de dados, essa sobrecarga pode ser reduzida, ao mesmo tempo em que permite que os médicos registrem dados mais úteis e adequados dos pacientes. Utilizando técnicas comprovadas de PNL, a solução colaborativa da Fujitsu Laboratories e da Fujitsu Laboratories da Europa atende diretamente essa necessidade, levantando automaticamente os dados organizados que o sistema exige.

Usando o Deep Learning, a solução pode ser reprogramada para atender às necessidades individuais de um clínico, permitindo mais flexibilidade em comparação às limitações associadas a muitos sistemas de codificação. O resultado é um alto grau de precisão, combinado com a capacidade de extrair uma seção mais ampla de termos relevantes do que apenas códigos da Classificação Estatística Internacional de Doenças e Problemas Relacionados à Saúde (CID), relacionados à adesão ao tratamento ou dados de antecedentes sociais.

A abordagem da Fujitsu tem foco em dois principais componentes:

Criação da base de conhecimento: um gráfico de conhecimento é projetado para descrever as classificações médicas e enriquecer semanticamente com recursos externos, fornecendo contexto adicional a essas especificações, resultando em melhores resultados nos estágios do processo.

Reconhecimento e atribuição: envolve um processo de reconhecimento de termos médicos usando o Deep Learning, seguido pela definição de fórmulas ponderadas de classificação de pontuação para calcular o potencial de informações clínicas.

Entre os benefícios da tecnologia da Fujitsu está a facilidade na adaptação a qualquer classificação médica, em qualquer idioma. Ao melhorar a exatidão e a precisão do processo de codificação médica, a solução contribui para resultados padronizados e proporciona economia de tempo para os profissionais.

As informações processadas são usadas para o planejamento de políticas de pesquisas, que tem o objetivo de melhorar o tratamento médico, os preços estabelecidos pelas companhias de seguros, bem como diagnósticos e tratamentos. A nova solução da Fujitsu será aplicada ao programa de pesquisa colaborativa do San Carlos Innovation Center ao longo de 2019.

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