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 EHRs têm sido predominantemente manuais, envolvendo horas de trabalho humano 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 de PNL (Processamento de Linguagem Natural) clínica baseados em IA , tornou-se mais fácil para os profissionais de saúde localizar e extrair dados não estruturados em EHRs.
Neste artigo, vamos esclarecer por que isso é benéfico, como pode ser feito de forma integrada (em modo de IA ) e também os desafios do processo.
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 em entregas pontuais com qualidade comprometida. Ao automatizar a tarefa com modelos de PNL (Processamento de Linguagem Natural) com inteligência artificial , esses problemas podem ser mitigados. A automação reduz o trabalho manual, acelera a extração de dados 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
Informações cruciais extraídas de dados não estruturados, que poderiam passar despercebidas por humanos, podem ser detectadas e compiladas por modelos de IA quando treinados em conjuntos de dados amplos e diversificados. Isso resulta em bancos de dados abrangentes de inferências e insights que auxiliam em pesquisas rigorosas, inovação, diagnóstico e assistência médica — especialmente quando os modelos são otimizados para tarefas de PNL (Processamento de Linguagem Natural) na área da saúde.
Identificação oportuna de riscos
A PNL clínica com inteligência artificial pode identificar rapidamente riscos potenciais, como interações medicamentosas ou eventos adversos, permitindo intervenções oportunas. Modelos baseados em técnicas de análise preditiva e IA na detecção de riscos podem até prever o surgimento de certas doenças hereditárias ou doenças relacionadas ao estilo de vida, com base em dados disponíveis do prontuário eletrônico do paciente.
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 (Registro Eletrônico de Saúde) contendo notas clínicas, listas de medicamentos, listas de alergias e relatórios de procedimentos. O pré-processamento em modo IA inclui desidentificação, limpeza, normalização e tokenização para preparar os dados em formatos consistentes (formatos de texto, estruturados versus não estruturados).
Processamento de PNL / Treinamento de Modelos de IA: Os dados compilados são então inseridos em seus algoritmos de PNL ou modelos de IA para analisar os dados textuais 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: Dependendo se o seu modelo segue estratégias de aprendizado supervisionado ou não supervisionado (ou modo de IA híbrido), ele extrai informações relevantes sobre cada entidade, incluindo seu tipo, data, detalhes associados, gravidade, dosagem, etc.
Validação e Supervisão Clínica: Após o modelo baseado em IA extrair informações, estas devem ser validadas por profissionais de saúde para garantir a precisão clínica. Sistemas com intervenção humana e feedback de especialistas asseguram 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. Isso garante a conformidade com o HL7 FHIR e outros padrões da área da saúde, além de promover a interoperabilidade.
Utilização Clínica e Ciclo de Feedback: A integração permite que profissionais de saúde utilizem as informações extraídas para tomada de decisões clínicas, pesquisa e iniciativas de saúde pública. Os ciclos de feedback do modo IA ajudam a aprimorar 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 de EHR. Formatos e terminologias diferentes, registros incompletos ou amostras tendenciosas podem prejudicar o desempenho do modelo de IA.
Privacidade, segurança e conformidade em modo IA: É necessário implementar medidas 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 precisam ser validadas 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 de IA devem ser explicáveis para que os médicos confiem neles.
Integração, interoperabilidade e padrões: os dados extraídos precisam ser integrados perfeitamente aos sistemas de EHR existentes e a 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 versionamento contínuos para se adequarem a novas práticas clínicas, à evolução da terminologia médica ou a mudanças no estilo de documentação.
Requisitos de custo e recursos: O desenvolvimento, treinamento, validação e implantação de sistemas de PNL (Processamento de Linguagem Natural) com inteligência artificial exigem investimento em anotação de dados, supervisão especializada, recursos computacionais e pessoal qualificado.
Considerações finais da análise do Fortune Dragon
Resumindo, o potencial é ilimitado quando se utiliza PNL com inteligência artificial para extrair dados de saúde de EHRs (Registros Eletrônicos de Saúde). Para implementações à prova de falhas, recomendamos abordar os desafios, reforçar a supervisão clínica e garantir uma implantação responsável no “modo IA”.
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