Watson revoluciona prontuário eletrônico na BP

A transformação digital tem provocado inúmeros benefícios à sociedade e a área de saúde é uma das mais impactadas e comemoradas pelos ganhos proporcionados aos pacientes. Ingressou nessa evolução a BP – A Beneficência Portuguesa de São Paulo, que investiu no Watson, tecnologia cognitiva da IBM, e revolucionou o prontuário eletrônico do paciente (PEP).

O projeto, que consumiu dois anos e foi concluído no ano passado, nasceu de uma iniciativa de inovação da área de TI da BP, para responder à necessidade de exploração e à utilização de dados contidos no PEP. Além dos profissionais técnicos, a equipe de trabalho foi formada por médicos e enfermeiros codificadores.

De acordo com Lilian Quintal Hoffmann, superintendente-executiva de TI da BP – A Beneficência Portuguesa de São Paulo, a implantação do PEP é mais uma iniciativa de inovação da BP, que contribui para seu avanço na jornada de se transformar em uma instituição totalmente digital.

“Fizemos um trabalho multidisciplinar, envolvendo não só profissionais da área de TI, mas também gestores, médicos e equipes assistenciais. Isso nos ajudou a eliminar possíveis resistências, porque todos entenderam a importância daquele projeto para o futuro, para a continuidade da instituição no mercado”, diz.

Os ganhos, segundo Lilian, são inúmeros, pois como base para inovações tecnológicas, trata-se de uma plataforma com infinitas possibilidades. “A visibilidade dos dados do paciente, seja para oferecer uma assistência ainda mais personalizada, para realizar uma gestão mais eficiente ou até mesmo para fins de pesquisa, são ganhos reais que a ferramenta proporciona.” 

Objetivos

O principal objetivo desse projeto, destaca Lilian, foi entender o potencial do uso da inteligência artificial sobre o ativo de informação mais rico de uma instituição hospitalar, que é o prontuário eletrônico. O Watson reduziu erros e liberou tempo que a equipe assistencial dedicava para processos que passaram a ser automatizados a partir da adoção da ferramenta para que estejam disponíveis, permitindo um cuidado ainda mais próximo do paciente. 

“O PEP, associado à incorporação da inteligência artificial, abre novos horizontes para a nossa instituição e passa a ser natural a incorporação de outras soluções que realmente façam sentido no nosso dia a dia e tragam melhoria no atendimento prestado, no apoio à decisão, nas informações preditivas e, consequentemente, ganho real para nossos clientes”, reforça a executiva.

Fabio Mattoso, líder de Watson Health na IBM, diz que o uso do Watson na área de saúde tem crescido no País e esse foi o primeiro caso da IBM em solo nacional com o Watson em prontuário eletrônico. “Existe uma grande necessidade no setor de se criar inteligência. Temos casos que vão desde de soluções de apoio a decisão, tratamentos para pacientes oncológicos, análise genômica, controle glicêmico até pesquisa e desenvolvimento de novos medicamentos. A divisão de Watson Health é uma das que mais cresce na IBM no mundo.”

Mattoso explica que o Watson visa criar o “entendimento” de um texto não-estruturado, de forma a extrair insights dos dados dos pacientes, de forma automatizada. “É possível, por exemplo, criar anotadores para a plataforma entender o que são medicamentos, doenças, sintomas e a correlação existente entre eles.” 

Watson em ação 

O Watson visa criar o “entendimento” de um texto não-estruturado, explica Mattoso, de forma a extrair insights dos dados dos pacientes, de maneira automatizada. “É possível, por exemplo, criar anotadores para a plataforma entender o que são medicamentos, doenças, sintomas e a correlação existente entre eles.” 

Além disso, a plataforma IBM Watson é usada na identificação e na classificação de diagnósticos associados, a partir das evoluções clínicas registradas em formato de texto pelos médicos no PEP.

Lilian ressalta que a inteligência artificial pode revelar uma riqueza de informações, capazes de auxiliar a instituição na codificação, na precisão e na predição de informações. “Isso é possível por meio do uso do processamento de linguagem natural e de machine learning para ‘ensinar’ o IBM Watson a identificar as comorbidades dos pacientes.”

A BP treinou as capacidades de entendimento de linguagem natural do Watson para ler a informação médica dentro do prontuário, em português. Segundo Mattoso, é possível ensinar, também, que um conjunto de sintomas pode corresponder a uma doença, que essa doença corresponde a um código Classificação Internacional de Doenças (CID) e que determinados medicamentos têm efetividade ou não para os pacientes com a patologia em questão.

Desafios

O principal desafio do projeto na avaliação de Lilian foi conceber um modelo que permitisse avaliar a potencialidade da aplicação da inteligência artificial. “Por ser o primeiro, foi importante conceber um projeto simples, de custo e tempo reduzidos, em que os resultados pudessem ser palpáveis, tanto para a área de Tecnologia da Informação quanto para a área assistencial”, lembra. 

Outro apontado pela executiva foi o treinamento. Durante dois anos, a BP treinou cerca de 9 mil pessoas, entre colaboradores e médicos, para a implantação do prontuário eletrônico do paciente (PEP). Para vencer essa etapa, foi criada uma infraestrutura especial a partir de containers, totalmente adaptados para a realização dos treinamentos. “Optamos pelo modelo de multiplicadores, ou seja, os profissionais de tecnologia eram treinados e depois treinavam os multiplicadores que, por sua vez, treinavam os usuários finais, criando assim um efeito cascata de transmissão do conhecimento.” 

Para Mattoso, o maior desafio é que o desenvolvimento de uma solução que utiliza o Watson não é feito por meio de programação ou criação de regras como em sistemas tradicionais. “O Watson precisou ser treinado em diversos exemplos do histórico médico, oriundo do prontuário eletrônico e de especialistas que ensinam ao Watson os vocabulários específicos utilizados em um texto médico livre e as possíveis correlações entre eles”, explica o executivo, acrescentando que para conseguirem alcançar uma alta acuracidade nas respostas, foram necessárias centenas de exemplos e a dedicação de especialistas no treinamento. 

De olho no futuro

A BP pretende ampliar o potencial de informações apuradas no prontuário eletrônico, especialmente os diagnósticos associados, proporcionando uma gama maior de indicadores que permitirão melhorias na gestão, planejamento e atendimento nas três unidades do polo de saúde.

Ao utilizar dados não estruturados existentes, segundo Mattoso, a BP também irá obter insights sobre a classificação de diagnósticos e procedimentos. A solução cognitiva irá garantir a qualidade da leitura dos prontuários, extraindo os diagnósticos primários e secundários dos pacientes, com a associação aos diferentes códigos de CIDs de forma automática.

Hoje, afirma Lilian, é possível extrair as informações de comorbidade dos pacientes em tempo real. À medida que a evolução, a anamnese ou o sumário de alta são digitados, o Watson pode fazer a leitura e sugerir ao médico as patologias encontradas, sem a necessidade de modificar a maneira como o médico trabalha.

Entre as expectativas da BP, antecipa Lilian, está a expansão do uso do modelo atual, executando a integração direta com o prontuário eletrônico do paciente. Além disso, também a correlação e a análise dos dados identificados na codificação, propiciando a criação de algoritmos preditivos de tempo de permanência, custo previsto da internação, entre outros avanços que certamente irão proporcionar mais qualidade de vida aos pacientes e melhores prognósticos.