A transformação digital tem reconfigurado os sistemas de saúde, integrando tecnologias digitais nos processos clínicos e administrativos, promovendo melhorias na qualidade dos serviços, na segurança dos doentes e na eficiência das instituições. Além da informatização dos registos clínicos, a digitalização tem impulsionado a adoção de sistemas avançados de apoio à decisão clínica, com base em inteligência artificial, interoperabilidade entre sistemas de informação e análise automatizada de grandes volumes de dados em tempo real.
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DE RELATÓRIOS MAMOGRÁFICOS EM PORTUGUÊS A DADOS CLÍNICOS ESTRUTURADOS: UMA TRANSFORMAÇÃO AUTOMÁTICA
Tipo de publicação: Resumo do Artigo
Título original: Implementação de uma ferramenta de suporte à entrada de texto em Português, escrito e falado, para o sistema de apoio à decisão clínica MammoClass
Data da publicação do artigo: Outubro de 2016
Fonte: Repositório Aberto da Universidade do Porto
Autor: Ricardo Rocha
Orientadora: Inês Dutra
Qual é o objetivo, público-alvo e áreas da saúde digital em que se enquadra?
O objetivo do estudo é melhorar a ferramenta MammoClass, permitindo que informações de mamografias ditadas ou escritas em português sejam convertidas em termos padronizados, facilitando a análise clínica e a previsão do risco de malignidade de lesões mamárias. O público-alvo inclui profissionais de saúde, em particular radiologistas e médicos de cuidados primários, bem como investigadores na área das tecnologias da saúde e decisores envolvidos na gestão e transformação digital dos serviços clínicos. Este estudo enquadra-se em áreas da saúde digital, com particular relevância para a inteligência artificial aplicada à saúde, interfaces baseadas em voz, interoperabilidade de sistemas de informação clínica e ferramentas de apoio à decisão médica.
Qual é o contexto?
A transformação digital tem reconfigurado os sistemas de saúde, integrando tecnologias digitais nos processos clínicos e administrativos, promovendo melhorias na qualidade dos serviços, na segurança dos doentes e na eficiência das instituições. Além da informatização dos registos clínicos, a digitalização tem impulsionado a adoção de sistemas avançados de apoio à decisão clínica, com base em inteligência artificial, interoperabilidade entre sistemas de informação e análise automatizada de grandes volumes de dados em tempo real.
No domínio da imagiologia mamária, estas tecnologias assumem particular relevância, face à complexidade dos dados obtidos por imagem e à exigência de decisões rápidas e precisas, especialmente perante a elevada incidência do cancro da mama. A doença caracteriza-se por uma proliferação celular descontrolada nos tecidos mamários, com elevado potencial de invasão local e de disseminação para outros órgãos. Apesar do aumento do número de rastreios, indicadores como a taxa de mortalidade mantêm-se preocupantes, reforçando a urgência em soluções digitais que promovam uma deteção mais precoce, uma estratificação do risco mais precisa e uma redução do impacto clínico e social da doença.
Quais são as abordagens atuais?
Atualmente, as abordagens utilizadas no apoio à decisão clínica em imagiologia mamária assentam, em grande parte, na padronização da interpretação dos exames e na utilização de ferramentas computacionais baseadas em dados estruturados. A mamografia (raio-X da mama) permanece como o principal exame imagiológico nos programas de rastreio, desempenhando um papel central na deteção precoce de alterações potencialmente malignas. Para uniformizar a descrição dos resultados e facilitar a comunicação entre profissionais de saúde, foi desenvolvido o sistema Breast Imaging Reporting and Data System (BI-RADS®), que estabelece um léxico padronizado com 43 descritores específicos para a caracterização das estruturas mamárias. Entre eles, incluem-se a presença de margens escuras ou uma forma irregular da lesão. Com base na combinação destes e de outros parâmetros, os radiologistas atribuem uma categoria de 1 a 7, sendo os valores mais elevados indicativos de maior risco de malignidade.
Estes dados estruturados são fundamentais para alimentar sistemas de apoio à decisão clínica, como o MammoClass, uma plataforma que permite prever a probabilidade de uma alteração mamográfica ser benigna ou maligna com base na análise dos descritores BI-RADS®. No entanto, na prática clínica, a maioria dos relatórios continuam a ser predominantemente redigidos em texto livre, através de ditado ou escrita manual, o que dificulta a conversão eficiente para formatos estruturados e limita a interoperabilidade dos dados.
Para mitigar esta limitação, algumas instituições recorrem a tecnologias de reconhecimento de voz, que permitem transcrever automaticamente o ditado clínico. No entanto, estas ferramentas, quando aplicadas à língua portuguesa, apresentam taxas de erro elevadas, especialmente em ambientes com ruído de fundo ou perante variações regionais de pronúncia. Adicionalmente, estas soluções são, em geral, concebidas para transcrição integral do discurso, não estando otimizadas para a identificação e extração seletiva de terminologias clínicas relevantes. Como resultado, a qualidade e a fiabilidade dos dados extraídos ficam comprometidos.
Em que consiste a inovação? Como é que é avaliado o impacto deste estudo?
A inovação deste estudo consistiu no desenvolvimento do MammoClass V2, uma versão expandida e atualizada do sistema original, que incorpora novas funcionalidades para facilitar a introdução e estruturação de dados clínicos em mamografias. Esta versão introduz uma abordagem centrada na extração automática dos descritores BI-RADS® a partir de texto clínico em língua portuguesa, promovendo a integração direta destes dados estruturados no sistema de apoio à decisão clínica. Em vez de transcrever o discurso na íntegra, o sistema foca-se exclusivamente em identificar e extrair os descritores relevantes, ignorando o restante conteúdo.
Para tal, foi desenvolvida uma interface web multiplataforma (acessível por computador, tablet e smartphone) que permite a introdução de texto clínico — em português — através de três formatos distintos: escrita livre, preenchimento por formulário e ditado com suporte a tecnologias de reconhecimento de voz (Speech-to-Text). A extração dos termos é realizada por um parser linguístico especializado, concebido para reconhecer terminologias clínicas mesmo quando expressas com variações gramaticais ou em diferentes sequências linguísticas, assegurando maior robustez e flexibilidade na interpretação textual.
Para avaliar este sistema, foi desenhada uma abordagem metodológica que combinou testes quantitativos. A componente quantitativa incluiu dois cenários de entrada de dados: (i) listas de descritores BI-RADS® previamente definidos e ditados individualmente e (ii) relatórios clínicos completos redigidos em linguagem natural, provenientes de mamografias realizadas no Centro Hospitalar São João, no Porto. Paralelamente, foram comparadas duas tecnologias de reconhecimento de voz distintas: a Web Speech API, baseada em serviços de cloud da Google, e o sistema Julius/Coruja, uma ferramenta de código aberto com execução local, garantindo maior controlo e privacidade dos dados processados.
Quais são os principais resultados? Qual é o futuro desta abordagem?
Os resultados deste estudo demonstraram que a abordagem desenvolvida permitiu a extração automática de descritores BI-RADS® a partir de texto clínico em português, com um desempenho consistente. Nos testes quantitativos o sistema alcançou uma precisão média de 81% e uma sensibilidade superior a 85%, tanto em listas de termos ditados individualmente como em relatórios clínicos completos redigidos em linguagem natural. Estes valores evidenciaram a capacidade da ferramenta para identificar corretamente terminologia clínica relevante e reduzir omissões. Já o parser linguístico revelou-se eficaz na deteção de descritores expressos com variações gramaticais, tempos verbais distintos ou diferentes ordens sintáticas, demonstrando flexibilidade no processamento de linguagem natural. Este desempenho foi particularmente evidente em textos escritos ou ditado por voz, frequentemente encontrados na prática clínica.
No que respeita ao reconhecimento de voz testados, a Web Speech API apresentou melhor desempenho em termos de fidelidade da transcrição, sobretudo em ambientes silenciosos e com locutores com dicção neutra. Em contrapartida, o sistema Julius/Coruja, embora com uma ligeira redução na taxa de reconhecimento, demonstrou-se vantajoso por operar localmente, oferecendo maior privacidade e independência de conectividade externa — características relevantes para contextos clínicos sensíveis.
Apesar destes avanços, a solução apresenta oportunidades de desenvolvimento adicional, nomeadamente ao nível da expansão do vocabulário clínico reconhecido, da resiliência a contextos menos controlados e da integração de modelos de linguagem mais avançados. A curto prazo, prevê-se a realização de estudos-piloto em instituições de saúde, com o objetivo de validar o impacto da ferramenta na prática clínica, especialmente na produção e uniformização de relatórios. A médio prazo, antecipa-se a extensão da abordagem a outras áreas da imagiologia e a incorporação de modelos de linguagem baseados em machine learning, com vista à melhoria da sensibilidade sem comprometer a especificidade clínica.
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Tipo de publicação: Resumo do Artigo
Título original: Implementação de uma ferramenta de suporte à entrada de texto em Português, escrito e falado, para o sistema de apoio à decisão clínica MammoClass
Data da publicação do artigo: Outubro de 2016
Fonte: Repositório Aberto da Universidade do Porto
Autor: Ricardo Rocha
Orientadora: Inês Dutra
Qual é o objetivo, público-alvo e áreas da saúde digital em que se enquadra?
O objetivo do estudo é melhorar a ferramenta MammoClass, permitindo que informações de mamografias ditadas ou escritas em português sejam convertidas em termos padronizados, facilitando a análise clínica e a previsão do risco de malignidade de lesões mamárias. O público-alvo inclui profissionais de saúde, em particular radiologistas e médicos de cuidados primários, bem como investigadores na área das tecnologias da saúde e decisores envolvidos na gestão e transformação digital dos serviços clínicos. Este estudo enquadra-se em áreas da saúde digital, com particular relevância para a inteligência artificial aplicada à saúde, interfaces baseadas em voz, interoperabilidade de sistemas de informação clínica e ferramentas de apoio à decisão médica.
Qual é o contexto?
A transformação digital tem reconfigurado os sistemas de saúde, integrando tecnologias digitais nos processos clínicos e administrativos, promovendo melhorias na qualidade dos serviços, na segurança dos doentes e na eficiência das instituições. Além da informatização dos registos clínicos, a digitalização tem impulsionado a adoção de sistemas avançados de apoio à decisão clínica, com base em inteligência artificial, interoperabilidade entre sistemas de informação e análise automatizada de grandes volumes de dados em tempo real.
No domínio da imagiologia mamária, estas tecnologias assumem particular relevância, face à complexidade dos dados obtidos por imagem e à exigência de decisões rápidas e precisas, especialmente perante a elevada incidência do cancro da mama. A doença caracteriza-se por uma proliferação celular descontrolada nos tecidos mamários, com elevado potencial de invasão local e de disseminação para outros órgãos. Apesar do aumento do número de rastreios, indicadores como a taxa de mortalidade mantêm-se preocupantes, reforçando a urgência em soluções digitais que promovam uma deteção mais precoce, uma estratificação do risco mais precisa e uma redução do impacto clínico e social da doença.
Quais são as abordagens atuais?
Atualmente, as abordagens utilizadas no apoio à decisão clínica em imagiologia mamária assentam, em grande parte, na padronização da interpretação dos exames e na utilização de ferramentas computacionais baseadas em dados estruturados. A mamografia (raio-X da mama) permanece como o principal exame imagiológico nos programas de rastreio, desempenhando um papel central na deteção precoce de alterações potencialmente malignas. Para uniformizar a descrição dos resultados e facilitar a comunicação entre profissionais de saúde, foi desenvolvido o sistema Breast Imaging Reporting and Data System (BI-RADS®), que estabelece um léxico padronizado com 43 descritores específicos para a caracterização das estruturas mamárias. Entre eles, incluem-se a presença de margens escuras ou uma forma irregular da lesão. Com base na combinação destes e de outros parâmetros, os radiologistas atribuem uma categoria de 1 a 7, sendo os valores mais elevados indicativos de maior risco de malignidade.
Estes dados estruturados são fundamentais para alimentar sistemas de apoio à decisão clínica, como o MammoClass, uma plataforma que permite prever a probabilidade de uma alteração mamográfica ser benigna ou maligna com base na análise dos descritores BI-RADS®. No entanto, na prática clínica, a maioria dos relatórios continuam a ser predominantemente redigidos em texto livre, através de ditado ou escrita manual, o que dificulta a conversão eficiente para formatos estruturados e limita a interoperabilidade dos dados.
Para mitigar esta limitação, algumas instituições recorrem a tecnologias de reconhecimento de voz, que permitem transcrever automaticamente o ditado clínico. No entanto, estas ferramentas, quando aplicadas à língua portuguesa, apresentam taxas de erro elevadas, especialmente em ambientes com ruído de fundo ou perante variações regionais de pronúncia. Adicionalmente, estas soluções são, em geral, concebidas para transcrição integral do discurso, não estando otimizadas para a identificação e extração seletiva de terminologias clínicas relevantes. Como resultado, a qualidade e a fiabilidade dos dados extraídos ficam comprometidos.
Em que consiste a inovação? Como é que é avaliado o impacto deste estudo?
A inovação deste estudo consistiu no desenvolvimento do MammoClass V2, uma versão expandida e atualizada do sistema original, que incorpora novas funcionalidades para facilitar a introdução e estruturação de dados clínicos em mamografias. Esta versão introduz uma abordagem centrada na extração automática dos descritores BI-RADS® a partir de texto clínico em língua portuguesa, promovendo a integração direta destes dados estruturados no sistema de apoio à decisão clínica. Em vez de transcrever o discurso na íntegra, o sistema foca-se exclusivamente em identificar e extrair os descritores relevantes, ignorando o restante conteúdo.
Para tal, foi desenvolvida uma interface web multiplataforma (acessível por computador, tablet e smartphone) que permite a introdução de texto clínico — em português — através de três formatos distintos: escrita livre, preenchimento por formulário e ditado com suporte a tecnologias de reconhecimento de voz (Speech-to-Text). A extração dos termos é realizada por um parser linguístico especializado, concebido para reconhecer terminologias clínicas mesmo quando expressas com variações gramaticais ou em diferentes sequências linguísticas, assegurando maior robustez e flexibilidade na interpretação textual.
Para avaliar este sistema, foi desenhada uma abordagem metodológica que combinou testes quantitativos. A componente quantitativa incluiu dois cenários de entrada de dados: (i) listas de descritores BI-RADS® previamente definidos e ditados individualmente e (ii) relatórios clínicos completos redigidos em linguagem natural, provenientes de mamografias realizadas no Centro Hospitalar São João, no Porto. Paralelamente, foram comparadas duas tecnologias de reconhecimento de voz distintas: a Web Speech API, baseada em serviços de cloud da Google, e o sistema Julius/Coruja, uma ferramenta de código aberto com execução local, garantindo maior controlo e privacidade dos dados processados.
Quais são os principais resultados? Qual é o futuro desta abordagem?
Os resultados deste estudo demonstraram que a abordagem desenvolvida permitiu a extração automática de descritores BI-RADS® a partir de texto clínico em português, com um desempenho consistente. Nos testes quantitativos o sistema alcançou uma precisão média de 81% e uma sensibilidade superior a 85%, tanto em listas de termos ditados individualmente como em relatórios clínicos completos redigidos em linguagem natural. Estes valores evidenciaram a capacidade da ferramenta para identificar corretamente terminologia clínica relevante e reduzir omissões. Já o parser linguístico revelou-se eficaz na deteção de descritores expressos com variações gramaticais, tempos verbais distintos ou diferentes ordens sintáticas, demonstrando flexibilidade no processamento de linguagem natural. Este desempenho foi particularmente evidente em textos escritos ou ditado por voz, frequentemente encontrados na prática clínica.
No que respeita ao reconhecimento de voz testados, a Web Speech API apresentou melhor desempenho em termos de fidelidade da transcrição, sobretudo em ambientes silenciosos e com locutores com dicção neutra. Em contrapartida, o sistema Julius/Coruja, embora com uma ligeira redução na taxa de reconhecimento, demonstrou-se vantajoso por operar localmente, oferecendo maior privacidade e independência de conectividade externa — características relevantes para contextos clínicos sensíveis.
Apesar destes avanços, a solução apresenta oportunidades de desenvolvimento adicional, nomeadamente ao nível da expansão do vocabulário clínico reconhecido, da resiliência a contextos menos controlados e da integração de modelos de linguagem mais avançados. A curto prazo, prevê-se a realização de estudos-piloto em instituições de saúde, com o objetivo de validar o impacto da ferramenta na prática clínica, especialmente na produção e uniformização de relatórios. A médio prazo, antecipa-se a extensão da abordagem a outras áreas da imagiologia e a incorporação de modelos de linguagem baseados em machine learning, com vista à melhoria da sensibilidade sem comprometer a especificidade clínica.
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O impacto da integração de computação calma no processo clínico
Nos últimos anos, a transformação digital na área da saúde tem desempenhado um papel crucial, impulsionada pelo aumento exponencial de dados médicos. Estes abrangem desde informações administrativas até registos detalhados de diagnósticos, exames laboratoriais, imagens…
ULS Almada-Seixal revoluciona com primeiro Robot cirúrgico da região
Nos últimos anos, a ULSAS tem vindo a implementar gradualmente sistemas robóticos, reforçando o seu compromisso com a inovação e a melhoria dos cuidados de saúde. Recentemente, a instituição adquiriu um sistema robótico de última…
Intervenção online visa prevenir a ansiedade na população geral
Os transtornos de ansiedade são um problema global, afetando 300 milhões de pessoas em todo o mundo e colocando uma pressão significativa sobre os indivíduos e os sistemas de saúde. Só na Europa, o impacto…
Reabilitação da paralisia facial através de assistentes virtuais
A paralisia facial, definida pela incapacidade de mover um ou ambos os lados da face, tem uma incidência de 20 a 30 casos por 100.000 pessoas anualmente. Esta condição muitas vezes causa fraqueza facial, dificuldades…
Deteção da ansiedade e de ataques de pânico em tempo real
O crescente número de pessoas com transtornos de ansiedade, juntamente com o aumento da conscientização sobre a saúde mental, impulsiona a necessidade de novas ferramentas tecnológicas que forneçam a monitorização remota e contínua de transtornos…
Uma nova abordagem à Tele-Ecografia assistida por tecnologias robóticas
Atualmente, os sistemas robóticos para ecografia dividem-se em duas categorias principais: os robôs portáteis que exigem posicionamento manual e os sistemas robóticos totalmente autónomos que controlam de forma independente a orientação e o posicionamento da…
Dos grandes dados às grandes decisões: Como IA estratifica casos de cancro por fatores de risco
A CLARIFY Decision Support Platform (DSP) é uma aplicação web responsiva projetada para apoiar a tomada de decisões nos cuidados oncológicos através da integração de dados em tempo real e de análises preditivas. Construída com…
Do “texto livre” a dados clínicos estruturados: A base para sistemas de apoio à decisão médica
Atualmente, a prática de registar informações clínicas em “texto livre” oferece flexibilidade, mas dificulta a extração automática de dados, limitando a aplicação de modelos analíticos. A maior parte dos registos é não estruturada, e o…
Inteligência artificial utilizada na deteção de depressão em sobreviventes de cancro
O objetivo do projeto FAITH (Federated Artificial Intelligence solution for moniToring mental Health status after cancer treatment) é identificar e prever remotamente sintomas depressivos em sobreviventes de cancro usando uma abordagem de aprendizagem federada que…
Integração dos sistemas SONHO v2 e SClínico na ULS de Coimbra para melhorar cuidados de saúde
Com mais de meio milhão de consultas médicas hospitalares realizadas no primeiro semestre de 2024, a ULS de Coimbra destaca-se como uma instituição dedicada a cuidados de saúde integrados, de alta qualidade e centrados nas…
Ecossistema de cuidados para idosos: Uma plataforma inovadora para serviços personalizados e eficientes
Com a esperança de vida a aumentar e a taxa de fertilidade a diminuir, espera-se que, até 2050, a população com mais de 80 anos supere os jovens em várias regiões do mundo. O aumento…
Tecnologia inovadora que alivia subconscientemente a ansiedade através de um cachecol
A tecnologia SCAARF é uma ideia inovadora na área da saúde digital e da tecnologia wearable. A SCAARF visa a oferecer um método alternativo para aliviar os sintomas da ansiedade de uma forma não intrusiva…
Intervenções de saúde digital: Equidade dos cuidados da hipertensão para todos
Quase metade de todos os adultos nos Estados Unidos tem hipertensão, um dos principais fatores de risco para doenças cardiovasculares, e apenas cerca de um quarto (24%) dessas pessoas tem a hipertensão sob controlo. Estudos…
Personalização e tecnologia na gestão da diabetes
A crescente prevalência de doenças crónicas, particularmente DM, está a sobrecarregar os sistemas de saúde globais e a aumentar os custos dos cuidados de saúde devido à complexidade dos cuidados e à fraca integração, resultando…
Negociações sobre o Espaço Europeu de Dados de Saúde avançam com a participação da SPMS
O Espaço Europeu de Dados de Saúde será um sistema de partilha de dados de saúde comum à União Europeia. Prevê a utilização dos dados para fins que beneficiem as pessoas e a sociedade. Assegurará…
Secretária de Estado Margarida Tavares enfatiza inovação digital na promoção da saúde
O discurso de Margarida Tavares, Secretária de Estado da Promoção da Saúde, sublinhou a importância da digitalização e da inovação na promoção da saúde e prevenção de doenças, com uma perspetiva voltada para o futuro….
ARS Algarve moderniza radiologia com IA e novo data center
O serviço de radiologia da ARS Algarve já realizou perto de 29 mil exames utilizando a tecnologia de Inteligência Artificial (IA). Nos últimos anos, tem sido feita uma grande aposta em digitalização de imagem e…
Espaço Europeu de Dados de Saúde: Acesso unificado aos dados de saúde na UE
O objetivo do Espaço Europeu de Dados de Saúde (EEDS) é melhorar o uso de dados de saúde para fins de investigação, inovação e elaboração de políticas. Ao mesmo tempo, esta legislação visa dar aos…
Comissão Europeia altera programa Europa Digital com investimento de 762,7 milhões de euros
O Programa Europa Digital é o primeiro programa de financiamento da UE centrado em levar as tecnologias digitais até às empresas e aos cidadãos. Com um orçamento total previsto de 7,5 mil milhões de EUR…
SPMS integra a iniciativa TEF-Health
A SPMS participa na iniciativa TEF-Health como parceira de um consórcio composto por 51 entidades de 9 países da União Europeia. Esta ação é cofinanciada pela Comissão Europeia e tem uma duração de cinco anos….
FMUP cria academia júnior de inovação em saúde para estudantes do ensino secundário
A FMUP lançou a primeira edição da Academia Júnior no início de 2024. O programa permite aos participantes aprender mais sobre tópicos como as potencialidades no uso da inteligência artificial em saúde, o desenvolvimento da…
SPMS representa Portugal como vice-presidente da GDHP
A GDHP é uma organização intergovernamental da área da saúde digital que facilita a cooperação e colaboração entre representantes governamentais e a Organização Mundial da Saúde (OMS), cujo propósito é fomentar o desenvolvimento de políticas…
Transformação digital da saúde no INCoDe.2030 em Tomar
Dentro do roteiro INCoDe.2030, no evento em Tomar, a SPMS abordou o tema “Transformação digital da Saúde” com o objetivo de informar os projetos mais relevantes em curso e com maior impacto para profissionais de…
Hospital de Braga avalia memória com jogo interativo em pacientes com esclerose múltipla
A Esclerose Múltipla é conhecida como uma doença crónica do sistema nervoso central, com uma ampla variedade de sintomas motores e sensitivos, que podem conduzir à incapacidade de trabalho, sobrecarga socioeconómica e reduzida qualidade de…
Teleconsulta de neurocirurgia vence prémio de inovação
Durante a pandemia, o foco no combate à Covid-19 reduziu a atenção a outras doenças, criando uma necessidade urgente de recuperar a qualidade dos cuidados de saúde para essas condições. O objetivo do BI Award…
HealthData@PT: Nova iniciativa da SPMS para dados de saúde
A ação HealthData@PT é lançada no contexto da implementação do Espaço Europeu de Dados de Saúde, sendo uma iniciativa aprovada pela Comissão Europeia no âmbito do programa EU4Health 2021-2027. Esta iniciativa contribui para a transformação…
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