Inteligência Artificial e Processamento de Linguagem Natural: combinação crítica para evitar riscos em hospitais

A Inteligência Artificial (IA) está ganhando cada vez mais importância no setor de saúde do Brasil. Tal afirmação pode ser comprovada por três importantes apontamentos da pesquisa feita pela Associação Nacional de Hospitais Privados (Anahp): 55% dos profissionais de hospitais entrevistados utilizaram IA nos últimos dois anos para entrega de valor na resolução de problemas; 62% utilizam IA atualmente em atividades como atendimento a pacientes, apoio à tomada de decisão clínica e análise de imagens médicas; e 51% obtiveram resultados positivos com uso de IA.

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Em termos práticos, estou falando de um recurso tecnológico que já se tornou um “caminho sem volta”, pois sua utilização é fundamental para processos de hospitais – desde as operações “de entrada” (como triagem de pacientes para direcioná-los ao atendimento mais adequado) até as mais complexas (como leitura de dados em casos de doenças que necessitam de tratamentos mais delicados).

Neste contexto, também destaco a importância de integrar IA com Processamento de Linguagem Natural (NLP, do inglês Natural Language Processing) para estabelecer um padrão de texto e permitir que as informações inseridas por médicos e enfermeiros nos prontuários de saúde sejam interpretadas da maneira correta – por meio da transformação de dados “não estruturados” (escritos pelos profissionais) para “estruturados” (traduzidos pelo padrão clínico).

Assim, a NLP gera uma visão abrangente dos pacientes por meio de dados analisados com maior precisão (tais como sintomas, diagnósticos, planos de tratamento) para tornar a tomada de decisões clínicas e o cuidado com as vidas cada vez mais eficientes, garantindo que o paciente seja monitorado de maneira personalizada e adequada.

Diante de tal cenário, outro benefício estratégico que a combinação IA+NLP proporciona aos hospitais é evitar eventos adversos nos atendimentos de saúde, que podem ser:

• Diagnósticos incorretos: falha na identificação da condição médica de um paciente, levando a tratamentos inadequados.
• Erros de medicação: prescrição inadequada ou administração incorreta de medicamentos.
• Lesões cirúrgicas: complicações durante ou após cirurgias, devido ao fatores de risco que podem levar a infecções pós-operatórias ou lesões em órgãos adjacentes.
• Erros de comunicação: problemas na comunicação entre os membros da equipe médica, como falta de compartilhamento de informações cruciais sobre o paciente.
• Equipamentos médicos defeituosos: uso de equipamentos médicos com falhas que podem causar danos ao paciente.
• Negligência ou abuso: tratamento inadequado ou negligência por parte da equipe médica, o que pode ser evitado por meio de informações corretas sobre a anatomia do paciente e a utilização dos instrumentos cirúrgicos.

As situações mencionadas acima parecem provenientes de atos básicos dos procedimentos médicos, mas são erros que realmente existem. Nos hospitais, essas adversidades são de responsabilidade da área de gestão de risco e segurança, as quais respondem diretamente para a Agência Nacional de Vigilância Sanitária (Anvisa). Isso significa que, por se tratar de um órgão federal de extrema rigidez, combater as adversidades é obrigatório, o que aumenta o valor estratégico do uso de IA combinada com NLP.

Fazendo isso, os hospitais estarão contribuindo para aperfeiçoar a “experiência do paciente”, a qual considero mais importante que a tão falada “experiência do cliente”. Isso porque a “experiência do paciente” tem objetivo de preservar algo que é mais valioso do que qualquer bem material: a vida das pessoas.

* Por Leonardo Alegre, COO da iHealth Group

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