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Pixeon apresenta projeto de inteligência artificial para diagnósticos clínicos

Batizada de PICS, a IA visa identificar possíveis diagnósticos de doenças sugerindo protocolos e prescrições por Machine Learning

ABES

O mercado de assistentes virtuais e chatbots está em constante crescimento. Segundo relatório recente da Spiceworks, ainda neste ano, 40% das empresas de médio porte esperam implementar um ou mais assistentes inteligentes ou chatbots com Inteligência Artificial em seus dispositivos.

Antenada nas tendências, Pixeon, empresa líder em tecnologia para saúde no Brasil, apresentou, em recente evento do segmento de saúde, seu protótipo e prova de conceito do projeto de Inteligência Artificial, aplicada aos diagnósticos clínicos. A IA batizada de PICS (Pixeon Inteligência Clínica de Saúde), visa identificar em linguagem natural, texto ou voz, sintomas apresentados e identificar possíveis diagnósticos de doenças por probabilidade, sugerindo protocolos e prescrições padronizados compreendidos pelo processo de aprendizagem de máquina (Machine Learning).

A PICS está preparada para entender informações narradas considerando um contexto de consulta ao paciente, ou seja, ouvir e entender o discurso durante o processo da consulta, separando informações relevantes a respeito de sintomas e outras características clínicas relevantes.

“O projeto da PICS visa ensinar/construir na plataforma a capacidade de fazer diagnósticos, dar sugestões (insights) de protocolos, exames, enfim, a criação de um ‘consultor-assistente médico’, aos profissionais da área de saúde”, destaca Armando Buchina, CEO da Pixeon.

Machine learning: processo de aprendizado

Levando em conta um cenário onde a experiência do profissional de saúde e as condições tanto do médico, quanto do paciente, são fatores de alta relevância para a qualidade do diagnóstico, a PICS tem por objetivo auxiliar no processo de separação de doenças e/ou condições candidatas, considerando um evento comparado com dados históricos, tabelas de doenças internacionais, base de conhecimento próprio etc., potencializada pela utilização de aprendizado de máquina e de recursos de processamento de linguagem natural.

Ainda, de acordo com Buchina, falando no futuro do projeto, “um dos objetivos é ensinar a PICS por aproximadamente um ano para que tenha uma acurácia adequada e confiança em suas informações, já que o Machine Learning será realizado por especialidade médica”.

Durante os próximos cinco anos, a empresa planeja injetar R$ 83 milhões em todo seu portfólio de produtos, visando inovações, melhorias de processos e funcionalidades, tudo pensado em aprimorar a jornada do paciente com suas soluções, desde a marcação de um exame a entrega do laudo.


Fonte: ABES Software

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