Ferramenta de sumarização do InRad reduz tempo de análise de laudos e prontuários em quase 30 minutos

Uma ferramenta de sumarização criada pelo Instituto de Radiologia (InRad) do Hospital das Clínicas da FMUSP, em parceria com a DataRain Consulting, conseguiu reduzir o tempo gasto na análise de exames e prontuários em cerca de 30 minutos.

Desenvolvida entre 2024 e 2025, a solução é capaz de ler grande volume de dados e resumi-los em uma página, levando entre 20 e 40 segundos.

O funcionamento é baseado em nuvem, através do Amazon Bedrock em modelo on-demand.

Segundo Carolina Rimkus, neuroradiologista e coordenadora de implantação de projetos de IA do InRad, isso é fundamental para a rotina de diversos profissionais de saúde em hospitais, onde pacientes internados podem acumular entre 15 e 20 documentos por dia.

Para se ter uma ideia, de 2023 a 2025, o número de exames produzidos pelo instituto subiu de 229 mil para 280 mil.

Além disso, é comum que o acesso à documentação dependa do ingresso a diferentes sistemas, o que implica em mais tempo.

Em evento da Associação Brasileira CIO Saúde (Abcis), realizado online, nesta quinta-feira, 13, ela explicou que a função do radiologista vai além da análise de imagens.

“É preciso carregar e organizá-las no Sistema PACS (sistema digital usado em hospitais para armazenar, ver e compartilhar imagens de radiologia), ler os prontuários do histórico clínico, estruturar e formatar o laudo, descrever a comparação com exames anteriores, organizar e compilar medidas.

São atividades que chamamos de satélite e acabam sendo onerosas para o profissional”, disse.

A sumarização acontece de forma bastante semelhante à do Google Notebook.

Todas as informações apresentam links, onde o profissional consegue checar no documento original.

Rimkus e a DataRain optaram por customizá-la para a ala de internações e o pronto-socorro, já que dentro de um ecossistema hospitalar há diversos sistemas legados e níveis de informação, o que aumenta a probabilidade de alucinação do modelo.

Futuramente, eles pretendem acoplar outras IAs que estão em pesquisa no InRad, como a que detecta automaticamente pontos críticos em casos de AVC ou tromboembolismo pulmonar.

A ideia é fazer uma triagem para que radiologistas priorizem casos urgentes.