Unimed Londrina apresenta projeto de IA aplicado à classificação de guias oncológicas

A Unimed Londrina participou de uma mostra de projetos que marcou o encerramento do Programa de Residência em Inteligência Artificial, realizado em parceria com cooperativas do Paraná, o Serviço Nacional de Aprendizagem do Cooperativismo (Sescoop/PR) e o UniSenai. Durante o evento, realizado no fim de setembro, na unidade UniSenai Celso Charuri, em Londrina (PR), foi apresentado o projeto “Classificação CID-10 em Guias Oncológicas”, desenvolvido com o objetivo de ampliar o uso de inteligência artificial na análise de informações em saúde.

A participação no programa teve duração de dois anos, período em que o representante da Unimed Londrina e analista de BI, Guilherme Morete Felix, acompanhou aulas às terças e quintas-feiras, no período noturno, e desenvolveu quatro provas de conceito (POCs, na sigla em inglês) voltadas à identificação de oportunidades de aplicação da inteligência artificial na Cooperativa. Ao concluir a formação, os participantes receberam o diploma de pós-graduação em Inteligência Artificial Aplicada à Indústria.

Case apresentado já foi colocado em prática

O projeto apresentado na mostra teve como foco a classificação de guias oncológicas a partir das informações textuais registradas nos documentos. Para isso, foram considerados diferentes campos, como hipótese diagnóstica, plano terapêutico e diagnóstico cito-histopatológico, entre outros dados disponíveis nas guias.

A partir dessas informações, a solução utiliza técnicas de processamento de linguagem natural para comparar os textos registrados com descrições características dos diferentes códigos da Classificação Internacional de Doenças, em sua 10ª revisão (CID-10). Com base na similaridade entre os conteúdos, o sistema identifica o código correspondente a cada guia oncológica.

A aplicação permite estruturar informações que, originalmente, estão distribuídas em campos de texto, facilitando sua utilização em análises e indicadores. Dessa forma, os dados passam a contribuir para a construção do perfil epidemiológico da cooperativa, além de oferecer subsídios para o acompanhamento dos pacientes oncológicos.

Um dos resultados do projeto é que a solução já foi implantada e está disponível em painéis na ferramenta Qlik Sense, utilizada para visualização e análise de dados na cooperativa. Com isso, as informações classificadas podem ser consultadas de maneira estruturada, apoiando o trabalho das equipes que utilizam esses dados para acompanhar os indicadores de saúde.

Guilherme Morete Felix explica que a experiência demonstra como a inteligência artificial pode ser aplicada a desafios concretos da área da saúde. “O projeto foi mais uma possibilidade de contribuir para organizar grandes volumes de informações e ampliar as possibilidades de análises. O trabalho também demonstrou o papel do núcleo no desenvolvimento de soluções que conectam tecnologia, dados e gestão assistencial”, afirma. (Assessoria de Imprensa Unimed Londrina)