Não se trata de uma informação ou estatística nova: mais de 80% dos dados de saúde disponíveis para as partes interessadas não são estruturados. O surgimento dos prontuários eletrônicos de saúde (PEPs) facilitou exponencialmente o acesso, o armazenamento e a modificação de dados interoperáveis para os profissionais de saúde, de acordo com suas necessidades. Para dar um breve exemplo dos diferentes tipos de dados não estruturados disponíveis nos PDVs, aqui está uma lista rápida:
Anotações clínicas de pacientes, prescrições, diagnósticos, descrições de sintomas, tratamentos e muito mais
Resumos de alta envolvendo informações sobre a hospitalização do paciente, medicamentos, diagnóstico, prognóstico, recomendações de cuidados de acompanhamento e muito mais
Relatórios de patologia e radiologia
Imagens médicas, como raios-X, ressonâncias magnéticas, tomografias computadorizadas, ultrassons e muito mais
No entanto, os métodos convencionais de extração de informações críticas de prontuários eletrônicos de saúde têm sido predominantemente manuais, envolvendo horas humanas na identificação de parâmetros, informações e atributos individuais para obtenção de insights. Mas com o aumento do uso de Inteligência Artificial (IA) na área da saúde, especificamente Modelos clínicos de PNL com tecnologia de IA, ficou mais fácil para os profissionais de saúde localizar e extrair dados não estruturados dentro dos EHRs.
Neste artigo, vamos esclarecer por que isso é benéfico e como isso pode ser feito perfeitamente (em Modo AI), e os desafios do processo também.
Vantagens de usar PNL para extrair informações clínicas de prontuários eletrônicos de saúde
Aumento da eficiência
Os seres humanos são propensos a erros e frequentemente enfrentam problemas com a gestão do tempo, resultando em atrasos na entrega de dados de saúde ou entregas pontuais com qualidade comprometida. Ao automatizar a tarefa com Modelos de PNL em modo IA, tais casos podem ser mitigados. A automação reduz o trabalho manual e acelera a extração de entidades como medicamentos, exames laboratoriais, alergias, etc., permitindo que médicos e cientistas de dados se concentrem mais na tomada de decisões do que na manipulação de dados.
Maior integridade dos dados
Insights críticos de dados não estruturados que podem ser ignorados por humanos podem ser detectados e compilados por Modelos de IA quando treinados em conjuntos de dados amplos e diversos. Isso resulta em bancos de dados abrangentes de inferências e insights que auxiliam em pesquisas, inovações, diagnósticos e cuidados médicos rigorosos — especialmente quando os modelos são ajustados para tarefas de PNL na área da saúde.
Identificação oportuna de riscos
A PNL clínica com tecnologia de IA pode identificar rapidamente riscos potenciais, como interações medicamentosas ou eventos adversos, permitindo intervenções oportunas. Modelos baseados em técnicas de análise preditiva e IA em modo A detecção de riscos pode até mesmo prever o início de certas doenças hereditárias ou doenças relacionadas ao estilo de vida com base nos dados de EHR disponíveis.
Melhor atendimento ao paciente
As informações extraídas pela PNL em modo IA possibilitam intervenções direcionadas, planos de tratamento personalizados e melhor comunicação entre profissionais de saúde. Por exemplo, sinalizando alergias de alto risco ou reações adversas a medicamentos com antecedência, permitindo cuidados preventivos.
Potencial de pesquisa aprimorado
Ao aproveitar a PNL orientada por IA para extrair dados estruturados de grandes prontuários eletrônicos não estruturados, os pesquisadores obtêm acesso a conjuntos de dados clínicos em larga escala para estudos epidemiológicos, saúde populacional e descoberta de insights médicos que, de outra forma, permaneceriam ocultos.
Extração de detalhes de dados não estruturados de EHR 101: um exemplo de fluxo de trabalho
O processo de extração de insights de dados não estruturados de prontuários eletrônicos de saúde (EHR) é sistemático e deve ser realizado caso a caso. Os requisitos do domínio, as preocupações e os desafios inerentes às organizações de saúde, as aplicações orientadas a propósitos e suas implicações são subjetivos, e é exatamente por isso que o processo deve considerar esses fatores que influenciam sua organização e sua visão.
No entanto, como cada abordagem tem um fluxo de trabalho específico ou uma abordagem prática, listamos uma cartilha para você consultar também.
Aquisição e pré-processamento de dados: O primeiro passo é compilar os dados do EHR contendo notas clínicas, listas de medicamentos, listas de alergias e relatórios de procedimentos. O pré-processamento em modo de IA inclui desidentificação, limpeza, normalização e tokenização para preparar os dados em formatos consistentes (formatos de texto, estruturados vs. não estruturados).
Treinamento de Processamento de PNL/Modelo de IA: Os dados compilados são então inseridos em seus algoritmos de PNL ou modelos de IA para analisar os dados de texto e identificar entidades clínicas importantes, como diagnósticos, medicamentos, alergias e procedimentos. O treinamento no "modo IA" envolve aprendizado supervisionado, às vezes não supervisionado ou semissupervisionado, usando conjuntos de dados rotulados.
Extração de informações: Com base no fato de seu modelo seguir estratégias de aprendizado supervisionado ou não supervisionado (ou modo de IA híbrida), ele extrai informações relevantes sobre cada entidade, incluindo seu tipo, data, detalhes associados, gravidade, dosagem, etc.
Validação e supervisão clínica: Após o modelo com tecnologia de IA extrair informações, ele precisa ser validado por profissionais de saúde para garantir sua precisão clínica. Sistemas com interação humana e ciclos de feedback de especialistas garantem a confiabilidade da extração.
Integração e interoperabilidade de dados: Os dados estruturados são então integrados ao sistema EHR ou a outros bancos de dados relevantes, garantindo a conformidade com o HL7 FHIR, outros padrões de saúde e apoiando a interoperabilidade.
Utilização clínica e ciclo de feedback: A integração permite que profissionais de saúde utilizem informações extraídas para tomada de decisões clínicas, pesquisas e iniciativas de saúde pública. Os ciclos de feedback do modo IA ajudam a melhorar a precisão do modelo ao longo do tempo, adaptando-se a novos tipos de dados ou padrões linguísticos.
Desafios na utilização da PNL para extrair dados de EHR
A tarefa de extrair dados não estruturados de prontuários eletrônicos de saúde (PEs) é ambiciosa e pode simplificar a vida dos profissionais de saúde. No entanto, existem gargalos que podem dificultar o processo de implementação. Vamos analisar as preocupações mais comuns para que você possa desenvolver estratégias proativas para lidar ou mitigá-las.
Qualidade, variedade e viés dos dados: A precisão da extração de PNL depende da qualidade, consistência e representatividade dos dados do prontuário eletrônico de saúde (PEP). Diferentes formatos, terminologias, registros incompletos ou amostras tendenciosas podem prejudicar o desempenho do modelo de IA.
Privacidade, segurança e conformidade no modo IA: Medidas precisam ser implementadas para garantir a privacidade do paciente e a segurança dos dados durante o processamento e armazenamento com tecnologia de PNL/IA. Diretrizes regulatórias como GDPR, HIPAA, etc. devem ser seguidas. Isso inclui desidentificação, armazenamento seguro e controles de acesso.
Validação Clínica e Interpretabilidade: As informações extraídas exigem validação por profissionais de saúde para garantir sua precisão e relevância clínica. Terminologias complexas, frases ambíguas ou condições raras podem confundir os modelos. Além disso, os sistemas em modo IA devem ser explicáveis para que os médicos confiem neles.
Integração, Interoperabilidade e Padrões: Os dados extraídos precisam ser perfeitamente integrados aos sistemas de EHR existentes e outros sistemas de TI da área da saúde. Os modelos de IA devem ser compatíveis com HL7, FHIR, SNOMED, RadLex, etc., para garantir a interoperabilidade.
Escalabilidade e Manutenção: No modo de IA, os sistemas exigem retreinamento, monitoramento e controle de versão contínuos para levar em conta novas práticas clínicas, terminologia médica em evolução ou mudanças no estilo de documentação.
Requisitos de custo e recursos: Desenvolver, treinar, validar e implantar sistemas de PNL com tecnologia de IA exige investimento em anotação de dados, supervisão especializada, recursos computacionais e pessoal qualificado.
Considerações Finais
Em suma, o potencial é ilimitado quando você implementa PNL alimentada por IA para extrair dados de saúde de prontuários eletrônicos de saúde (EHRs). Para implementações infalíveis, recomendamos abordar os desafios, implementar a supervisão clínica e garantir uma implantação responsável no "modo IA".
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