05/11/2025
Nesta última terça-feira, 4 de novembro, o IATS realizou uma reunião entre especialistas para explorar as preferências de indicadores para compor o projeto “Monitoramento de indicadores da assistência cardiovascular de alta complexidade baseado em análise contínua automatizada de prontuários eletrônicos”.
Participaram da reunião a coordenadora do projeto, Profª Carisi Polanczyk, as pesquisadoras Ana Paula Etges, Miriam Zago, Luciana Rodrigues de Lara e Renata Ruschel, além dos especialistas Helena Barreto dos Santos, Luís Beck da Silva Neto, Leandro Ioschpe Zimerman, Andreia Biolo e Sandro Cadaval Gonçalves.
O projeto, que tem apoio do Centro de Inovação para Inteligência Artificial para Saúde (CIIA-Saúde), sediado pela Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG) e fomentado pela FAPESP, FAPEMIG e UNIMED, tem como objetivo desenvolver um dashboard de monitoramento contínuo de indicadores de desempenho para procedimentos de alta complexidade em cardiologia integrando modelos de predição de desfechos clínicos.
Para o desenvolvimento do dashboard estão sendo utilizados modelos de Inteligência Artificial (IA) tradicionais e de IA generativa (Large Language Models - LLM) para extração e análise de dados clínicos não-estruturados, contidos nos prontuários eletrônicos do HCPA, a serem validados com dados do Hospital das Clínicas da UFMG.
A contribuição dos especialistas visa garantir que os indicadores selecionados reflitam a realidade dos serviços de cardiologia e contribuam efetivamente para a melhoria dos cuidados e da segurança do paciente, além de uma tomada de decisão mais eficiente.
