Ciência de Dados em pré-diagnóstico para auxílio na tomada de decisões em teleconsultas no CISAM

Resumo

Este projeto de extensão é fundamentado em tendências atuais de mercado comercial, no desenvolvimento tecnológico e no avanço rumo à saúde digital, destacando a necessidade urgente de soluções de saúde mais acessíveis, eficientes e adaptativas. Além disso, a sobrecarga dos sistemas de saúde tradicionais é uma preocupação global, exacerbada por situações emergenciais como pandemias. A integração de Inteligência Artificial como predecessor (pré-diagnóstico) de teleconsultas pode aliviar a pressão sobre as instituições de saúde de forma que o médico tenha maior assertividade na orientação e encaminhamento do paciente, permitindo que um número maior de pessoas receba atendimento sem a necessidade de deslocamento físico. Portanto, percebe-se que as tecnologias emergentes têm desempenhado um papel crucial na evolução dos serviços médicos, proporcionando maior acessibilidade, personalização e eficiência no atendimento. A telessaúde, em especial, vem ganhando relevância, tornando-se essencial em áreas remotas e para pacientes com dificuldades de deslocamento, e destacando-se principalmente em um contexto pós-pandêmico, onde teve um crescimento exponencial de sua demanda. Neste contexto, este trabalho tem como objetivo propor uma solução integrada baseada em Mineração de Dados e Inteligência Artificial (IA) para o Centro Universitário Integrado de Saúde Amaury de Medeiros (CISAM), unidade hospitalar referência no atendimento a mulheres, crianças e adolescentes em situação de violência sexual e doméstica no estado de Pernambuco. A iniciativa, que possui ênfase na área de Ciência de Dados, visa apoiar a tomada de decisões estratégicas por parte de médicos e gestores do CISAM, especialmente no contexto das teleconsultas, a partir da análise automatizada de dados clínicos. A metodologia adotada inclui a coleta, organização, tratamento e análise de dados clínicos, priorizando informações fornecidas pela Secretaria Estadual de Saúde de Pernambuco (SES-PE) e provenientes da plataforma Clinic, utilizada pelo CISAM. Através da mineração de dados, pretende-se identificar padrões relevantes e extrair informações capazes de gerar pré-diagnósticos e facilitar o encaminhamento de pacientes às especialidades médicas adequadas, otimizando o tempo de atendimento e a eficácia das ações clínicas. Apesar da ausência inicial de bases de dados consolidadas, foi realizada uma avaliação situacional com a equipe do Núcleo de Telessaúde (NUTES), responsável pela Central de Teleagendamento e Teleconsulta do CISAM, que evidenciou a necessidade de evolução tecnológica das ferramentas utilizadas. O uso de técnicas de IA, como, algoritmos de classificação, agrupamento e processamento de linguagem natural, serão fundamentais para a construção de modelos preditivos que ofereçam suporte à decisão médica, considerando as queixas apresentadas pelos pacientes no momento da solicitação de consulta. Como resultado secundário, a proposta contempla o desenvolvimento de um sistema seguro e centralizado para armazenamento de documentos médicos com criptografia de dados em trânsito e em repouso, garantindo o acesso seguro por parte dos pacientes. A aplicação de tecnologias emergentes no ambiente hospitalar, em especial no atendimento remoto, revela-se essencial para ampliar o acesso aos serviços de saúde, reduzir desigualdades regionais e qualificar a assistência médica prestada pelo CISAM. Conclui-se que a adoção de uma ferramenta baseada em IA, alimentada por dados clínicos tratados e interpretados por meio de técnicas de mineração, tem potencial significativo para transformar os processos de teleatendimento, contribuindo diretamente para a eficiência e a humanização do serviço de saúde prestado. Finalmente, é importante destacar que este trabalho está inserido no projeto de extensão tecnológica “Inteligência Artificial de Pré-diagnóstico para Auxiliar na Tomada de Decisões em Teleconsultas no CISAM” aprovado no EDITAL Nº 33/2024-FACEPE COMPET Superior, tendo iniciado em abril/2025 com uma capacitação em tecnologias 4.0, com carga horária de 32h, para aproximadamente 50 alunos da Universidade de Pernambuco. Dentre esses alunos, os 15 que tiveram melhor desempenho na capacitação foram selecionados para a fase de execução do projeto iniciada em maio de 2025 com previsão de término em setembro de 2025.
 
Palavras-chave: Mineração de Dados, Inteligência Artificial, Teleconsulta, Tomada de Decisão Médica.
 
Referências
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