Universidade de Évora vai pôr Inteligência Artificial ao serviço do SNS 24 — dnoticias.pt
Erica Franco 26 mar 2020 19:34
'SNS24 Scout' é a designação do novo sistema que está a ser desenvolvido, desde Janeiro deste ano, por uma equipa de investigação da Universidade de Évora (UÉ) e que se espera que venha reduzir os tempos de espera da Linha SNS 24.
"O resultado esperado é uma diminuição de, pelo menos, 5% no tempo de cada chamada telefónica e um aumento estimado de 50 mil chamadas telefónicas atendidas durante um ano pela Linha SNS24", explica a Universidade em comunicado.
O projecto 'Aplicação de Metodologias de Inteligência Artificial e Processamento de Linguagem Natural no Serviço de Triagem, Aconselhamento e Encaminhamento do SNS 24', em parceria com Serviços Partilhados do Ministério da Saúde, E.P.E. (SPMS), é coordenado pelo investigador Paulo Quaresma e integrado por uma equipa multidisciplinar de investigadores da UÉ, do NOVA LINCS – Laboratório de Informática e Ciências da Computação e do Centro de Investigação em Matemática e Aplicações (CIMA).
O investigador avança que "até ao final do ano contamos ter uma aplicação que tenha a capacidade de sugerir o algoritmo clínico mais adequado a cada situação com uma precisão superior a 95%, reunindo condições para ser integrada na actual aplicação do SNS24. Esta integração, do ponto de vista técnico, é razoavelmente simples, mas requer um planeamento cuidado e uma implementação faseada e devidamente avaliada".
De qualquer forma, "e tendo em conta a actual situação de pandemia Covid-19 e a forte pressão sobre a linha SNS24, julgo que há condições para se iniciar este processo antes do final deste ano", garante Paulo Quaresma.
Numa segunda fase do projecto, está prevista uma articulação mais directa com os SPMS e com a DGS, "e que poderá vir a dar indicações importantes sobre os diversos algoritmos clínicos e o seu desempenho e adequação", adianta o coordenador do projecto.
Os investigadores da UÉ pretendem, ainda, criar uma ferramenta de apoio ao processo de optimização do desenho dos algoritmos clínicos e respectivos encaminhamentos.
Com este tipo de análise "será possível detectar eventuais padrões anómalos e permitir a tomada de decisões, por parte da Direcção-Geral de Saúde, mais informadas e suportadas por 'real world data'", ou seja, através de dados derivados de várias fontes associadas a resultados em uma população heterogénea de pacientes em ambiente real, ensaios clínicos e estudos de coorte observacionais, entre outros", esclarece Paulo Quaresma.