Nuestro motor de procesamiento de lenguaje natural fue construido específicamente para el portugués médico brasileño. Lee evoluciones clínicas, notas de enfermería, prescripciones e informes — extrayendo variables clínicas estructuradas a partir de texto libre, a escala.
Más de 100 millones de textos clínicos procesados en portugués médico brasileño.
Un modelo de NLP entrenado en inglés — o incluso en portugués formal — no puede leer una historia clínica brasileña con precisión clínica. La razón es simple: el lenguaje de las historias clínicas brasileñas es único.
Los médicos usan abreviaturas que varían por especialidad, por región y hasta por institución. 'ICC descompensada c/ edema MMII' es una frase que cualquier cardiólogo brasileño entiende de inmediato — pero que un NLP no entrenado en ese vocabulario interpretará mal o ignorará. Lo mismo aplica para estructuras de negación ('niega disnea'), temporalidad ('hace 3 semanas'), incertidumbre diagnóstica ('a esclarecer') y relaciones clínicas complejas ('evoluciona con').
iHealth pasó más de una década recopilando, anotando y procesando textos clínicos reales para enseñar a un modelo de NLP a entender este lenguaje con precisión. El resultado es un motor que no solo lee — sino que interpreta el texto clínico con el rigor que exigen el uso regulatorio y la investigación científica.
Identifica y clasifica automáticamente las entidades clínicas en el texto: diagnósticos confirmados e hipótesis, medicamentos prescritos y administrados, procedimientos realizados, síntomas reportados, exámenes y resultados, comorbilidades e historial familiar. Cada entidad se extrae con contexto — negación, temporalidad y certeza diagnóstica — porque en el texto clínico, el contexto cambia por completo el significado.
Mantenemos un diccionario clínico vivo con más de 50 mil abreviaturas, siglas y variaciones regionales del portugués médico brasileño — actualizado continuamente. Cada abreviatura se desambigua en contexto: 'DP' puede ser diálisis peritoneal en nefrología, dolor precordial en cardiología o enfermedad de Parkinson en neurología. Nuestro NLP conoce la diferencia.
El modelo identifica con alta precisión estructuras de negación ('niega', 'sin', 'ausencia de'), temporalidad ('hace 3 meses', 'al ingreso', 'a lo largo de la internación') y certeza diagnóstica ('confirmado', 'sospechoso', 'a investigar'). Estos elementos son fundamentales para construir historiales clínicos longitudinales precisos y para su uso en estudios regulatorios.
Más allá de las entidades individuales, el NLP extrae las relaciones entre ellas: qué medicamento fue prescrito para qué diagnóstico, qué examen confirmó qué sospecha, qué síntoma llevó a qué procedimiento. Esto transforma el texto libre en un grafo de conocimiento clínico que sustenta análisis de trayectoria del paciente, efectividad del tratamiento y seguridad de medicamentos.
El resultado del NLP no es solo texto anotado — es dato estructurado, rastreable y auditable. Cada variable clínica extraída viene con referencia al fragmento de texto de origen, al modelo que la extrajo, a la versión del modelo y a la fecha de procesamiento. Trazabilidad completa para presentaciones ante CONITEC, ANVISA, FDA y EMA.
Estructura los datos no estructurados de las historias clínicas para su uso en estudios de efectividad comparativa, carga de enfermedad, trayectoria del paciente y external control arms — con calidad regulatoria para CONITEC, ANVISA y presentaciones globales.
Cruza los criterios de inclusión y exclusión de un protocolo con los registros clínicos en texto libre, identificando candidatos elegibles en minutos — no en semanas de revisión manual.
Lee la historia clínica completa — incluido el texto libre — e identifica diagnósticos y procedimientos no codificados que impactan el DRG y, en consecuencia, la facturación hospitalaria.
Estructura los datos clínicos de la historia clínica en variables consultables, permitiendo que dashboards de desempeño asistencial, seguridad del paciente y gestión estratégica funcionen con los datos reales de la institución.
Habla con nuestro equipo y entiende cómo los pilares tecnológicos de iHealth se traducen en resultados reales — para investigación clínica, acceso al mercado, gestión hospitalaria o auditoría de datos.
