Automação de Relatórios Hospitalares com Inteligência Artificial

A sobrecarga de documentos que a equipe médica e administrativa enfrenta diariamente é um desafio crescente. Startups estão aproveitando a inteligência artificial generativa para aliviar essa carga burocrática. Soluções inovadoras incluem escribas médicos de IA, plataformas para pré-autorização de pagamentos de seguro de saúde e produtos para extração automática de códigos médicos.

A Pharos, parte da turma verão 2024 da Y Combinator, usa IA para otimizar o relatório de qualidade para registros clínicos externos. Organizações como o Centro de Serviços Medicare & Medicaid (CMS) e o Colégio Americano de Cirurgiões medem o desempenho dos centros de saúde, auxiliando na identificação de problemas de qualidade, como infecções pós-cirúrgicas.

O processo de relatório é demorado, exigindo que enfermeiros e funcionários vasculhem manualmente registros de saúde eletrônicos para extrair dados precisos. Segundo Ryan Isono, da Felicis, “um único caso pode levar até oito horas” para ser relatado, destacando a urgência de uma solução mais eficiente.

A Inovação da Pharos

Cofundada por Felix Brann e Matthew Jones, a Pharos tem experiência em relatar dados a registros médicos, acumulada durante seu trabalho na Vital, uma startup de software para emergências. Eles perceberam que a IA pode organizar dados não estruturados dos EMRs e preencher automaticamente os formulários necessários. Durante o Y Combinator, Alex Clarke, médico e PhD em inteligência artificial do Imperial College de Londres, juntou-se como cofundador.

Recentemente, a Pharos anunciou um aporte de $5 milhões liderado pela Felicis, com participação da General Catalyst, Moxxie e Y Combinator. A Felicis se interessou pela Pharos não apenas pela economia de recursos hospitalares, mas também por ser uma pioneira nesse nicho.

Brann prevê que outras empresas de relatórios de qualidade surgirão em breve. “Temos cinco anos de experiência vendendo e implementando em hospitais e talentos de primeira linha em IA”, afirmou. “Esse diagrama de Venn normalmente não se sobrepõe. É por isso que achamos que vamos vencer.”

Atualmente, a equipe da Pharos é composta apenas pelos três cofundadores, mas usarão o capital para contratar uma equipe que ajude a empresa a vender o produto e manter relações com os hospitais.

Como Funciona a Automação de Relatórios de Qualidade

Extração de Dados Não Estruturados

A IA organiza e extrai dados não estruturados dos EMRs, útil para registros médicos em formato de texto livre. A tecnologia de processamento de linguagem natural (NLP) é empregada para identificar e extrair informações relevantes com precisão.

Preenchimento Automático de Formulários

Após a extração dos dados, a IA preenche automaticamente os formulários necessários, eliminando a necessidade de vasculhar registros manualmente. Por exemplo, a Pharos utiliza IA para preencher formulários necessários para registros clínicos externos, como os requisitados pelo CMS ou pelo Colégio Americano de Cirurgiões.

Integração com Sistemas de EMRs

A automação envolve a integração com sistemas de EMRs existentes, garantindo coleta e processamento de dados de forma consistente e segura. Soluções como a OpenText EMR-Link mostram como essa integração pode ser eficiente, conectando laboratórios e centros de diagnóstico com aplicativos de EMRs de diferentes fornecedores.

Redução de Erros e Aumento da Eficiência

A IA reduz significativamente o tempo e o esforço para completar relatórios. Sua precisão minimiza erros, garantindo relatórios precisos e confiáveis, permitindo que profissionais de saúde dediquem mais tempo ao cuidado dos pacientes.

Abordagem Composta de IA

Para garantir precisão e confiabilidade, é crucial adotar uma abordagem composta de IA, combinando tecnologias como IA Generativa, Preditiva e Causal. Essa abordagem fornece contexto, prevê eventos futuros e determina causas e efeitos dos comportamentos dos sistemas, essencial para casos críticos em saúde.

Conclusão

A automação de relatórios de qualidade utilizando IA em EMRs envolve extração de dados não estruturados, preenchimento automático de formulários, integração com sistemas de EMRs, redução de erros, aumento da eficiência e adoção de uma abordagem composta de IA. Essa inovação não só otimiza processos, mas também permite que profissionais de saúde se concentrem no que é mais importante: o cuidado com os pacientes.

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