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Plataforma de Avaliação Automática de Prontuários Eletrônicos para Identificação de CIDs
Transformando o futuro da saúde em SC, este projeto inovador promete melhorar o atendimento médico ao converter prontuários em diagnósticos precisos e ágeis, garantindo um cuidado mais eficiente e acessível para toda a população.
Este pré-projeto propõe uma solução inovadora para a gestão de prontuários eletrônicos por meio da utilização de tecnologias de deep learning e processamento de linguagem natural (PLN). O sistema visa automatizar a identificação de CIDs e a rastreabilidade de exames médicos, abordando questões críticas como redundância de exames e subutilização de recursos. A plataforma será dividida em dois módulos principais: Data Extraction e Data Correlation. O módulo de Data Extraction utilizará técnicas avançadas de PLN para interpretar e extrair informações relevantes dos prontuários, enquanto o módulo de Data Correlation irá correlacionar essas informações com exames médicos pertinentes, baseando-se em diretrizes estabelecidas pelo Ministério da Saúde. Essa abordagem não apenas racionaliza o uso de recursos, mas também melhora a precisão e a eficiência dos diagnósticos, contribuindo para um atendimento ao paciente mais eficaz e seguro.
O objetivo principal deste pré-projeto é desenvolver um modelo de deep learning que atenda às necessidades específicas das Unidades Básicas de Saúde (UBS), com foco na otimização da captação de recursos vinculados a indicadores de saúde. O projeto visa aprimorar o preenchimento e a análise de prontuários eletrônicos, garantindo a correta extração e correlação de dados durante o atendimento. Além disso, busca-se envolver ativamente profissionais de saúde e gestores municipais em todas as etapas do desenvolvimento e implementação, assegurando que as soluções propostas sejam práticas, eficazes e adaptáveis às realidades locais. Outro objetivo crucial é a capacitação contínua dos profissionais de saúde, garantindo que eles estejam aptos a utilizar a nova tecnologia de forma eficiente e segura.
Este é um dos 24 pré-projetos apresentados em 2024 pela Plataforma ON.
O pré-projeto foi proposto pela Phi Healthcare - site