DigitalPatient – Plataforma Tecnológica Inovadora para a Transformação de BigData em Conhecimento Digital e Apoio ao Diagnóstico Médico

SOBRE O PROJETO

A prática da medicina implica que, cada vez mais, os clínicos tenham de lidar com um volume crescente de dados sobre o seu paciente, os quais estão dispersos por inúmeras aplicações clínicas, desde o laboratório de análises clínicas, à farmácia ou até mesmo aos exames imagiológicos. Apesar de a informação clínica se encontrar hoje em dia em formato digital, a procura de respostas à situação clínica de um paciente tornou-se um processo extremamente complexo e moroso. Este facto deve-se à inexistência de um sistema que seja capaz de correlacionar e resumir toda a informação pertinente sobre o paciente em apenas alguns segundos, disponibilizando essa informação no momento certo, à pessoa certa.

OBJETIVO

O projeto DigitalPatient pretende ser um projeto de desenvolvimento tecnológico aplicado em ambiente hospitalar que tem como objetivo principal o desenvolvimento de ações de validação de uma plataforma informática inteligente e revolucionária de assistência à Decisão Clínica, a qual tirará partido da análise automatizada e massiva de milhares de dados clínicos dos pacientes (BigData) para poder ajudar a encontrar padrões na informação clinica de um paciente muito mais rapidamente do que o médico e permitir uma intervenção clínica sobre o paciente muito mais rápida e eficiente do que atualmente acontece.

Este projeto, permitirá que se criem modelos matemáticos capazes de modelar a evolução do risco clínico de cada paciente em cada momento. Uma vez concebidos esses modelos, passa a ser possível a sua incorporação num sistema informático de apoio à decisão clínica que se pretende validar, em ambiente hospitalar, e que conduzirá a tratamentos mais precisos e seguros.

A plataforma informática de assistência à Decisão Clínica será composta pelas seguintes linhas de ação:

Plataforma Informática Integradora de Grandes Volumes de Dados (BigData);
Sistema Biomédico de Processamento de Linguagem Natural (SBPLN) visando a Extração de Conhecimento e Estruturação Automatizada de Linguagem Médica Não-Estruturada;
Motor de Inteligência Artificial no qual estarão sustentados um conjunto de Modelos e Algoritmos Preditivos de Risco Clínico e Assistência Digital ao Diagnóstico e Tratamento de Pacientes.

EQUIPA

Coordenador e líder do projeto

Amândio Rocha Sousa
OFTALMOLOGISTA

Professor da Faculdade de Medicina da Universidade do Porto
Médico especialista no Hospital de S. João

Orcid: 0000-0001-8374-0298

PARCEIROS

O Centro Hospitalar de São João, E.P.E (CHSJ), um aliado estratégico do projeto para validação deste projeto piloto, será um dos principais utilizadores avançados com o qual este projeto articulará. É no CHSJ que se consolidará uma dinâmica de articulação entre o desenvolvimento de tecnologias de informação e a sua ligação ao sistema de saúde procurando-se a demonstração de que a tecnologia funciona e acrescenta valor num ambiente hospitalar extremamente complexo e, acima de tudo, que tem um impacto direto nos pacientes (proof-of-concept).

Este projeto contempla também a validação multicêntrica no sentido de comprovar a reprodutibilidade do projeto e o potencial de internacionalização dos bens e serviços criados, estando prevista a articulação com o Hospital La Paz, em Madrid, que testará os produtos desenvolvidos no seu ambiente hospitalar.

VAGAS DISPONÍVEIS

Neste momento, não existe nenhuma oferta de emprego ativa.

PUBLICAÇÕES

Brevemente disponíveis.

EVENTOS

WORKSHOP

DigitalPatient - A Inteligência Artificial ao serviço da Clínica

25 JUNHO 2019 / AULA MAGNA / Faculdade de Medicina, Universidade do Porto

A ferramenta desenvolvida no projeto consiste "num Sistema de Aprendizagem de Linguagem Médica Não Estruturada (textos clínicos) que possibilita ao clínico obter automaticamente um conjunto de informações clínicas pertinentes sobre o histórico de cada paciente a partir de palavras-chave associadas a "sintomas", "história familiar", "efeitos adversos", "medicação", "resultados de exames", entre outros, conceitos que se encontram em texto livre e espalhados por centenas de notas clínicas. Atualmente esta informação é impossível de ser recolhida automaticamente e exige que um médico perca muito tempo a rever todos os textos clínicos de cada doente, sequencialmente e de forma totalmente manual, até poder chegar a uma conclusão sobre qualquer dos tópicos registados na história de cada doente.

O sistema desenvolvido permite reduzir o tempo que um clínico atualmente dedica à procura de informação de cada doente a partir do texto e, dessa forma, maximizar o tempo que o médico passa junto do doente. Para além disso, em situações em que a necessidade de informação na hora é urgente, potencia a qualidade da decisão e a segurança."

1^st WORKSHOP

Innovative Technological Platform for the Transformation of BigData into Knowledge and Support to Medical Diagnosis

22^nd JUNE 2018 / Faculty of Medicine, University of Porto

NEWSLETTERS