Modelos de linguagem adaptados ao domínio clínico para sumarização automatizada de prontuários e codificação de diagnósticos e procedimentos.
Também aplicados à detecção de eventos adversos e à análise em escala de grandes volumes de texto clínico.
Modelos de linguagem de grande escala (LLMs) como GPT-4 e Llama são extraordinariamente capazes em tarefas gerais de linguagem. Mas quando aplicados ao domínio clínico sem adaptação específica, produzem um risco que os profissionais de saúde reconhecem imediatamente: outputs fluentes e convincentes que contêm erros clínicos sutis.
Um LLM genérico pode sumarizar um prontuário de forma elegante — mas errar a medicação, inverter a temporalidade de um diagnóstico ou perder uma contraindicação crítica. No contexto regulatório, onde cada dado precisa de rastreabilidade de origem, um LLM que 'inventa' partes do output é inaceitável.
A iHealth resolve isso com ajuste fino (fine-tuning) dos nossos modelos de linguagem em corpus clínico brasileiro real — combinado com arquiteturas de retrieval-augmented generation (RAG) que garantem que os outputs sejam sempre fundamentados nos dados de origem, não em conhecimento paramétrico do modelo.
Nossos modelos de linguagem são ajustados finos em um corpus de textos clínicos brasileiros reais — anonimizados e curados — que cobre mais de 20 especialidades médicas e mais de 10 anos de documentação clínica. Esse processo ensina o modelo a entender o vocabulário, as estruturas narrativas e os padrões de raciocínio clínico específicos do contexto brasileiro, reduzindo drasticamente os erros clínicos que modelos genéricos cometem.
Para tarefas que exigem fidelidade ao documento de origem — como sumarização de prontuário ou resposta a perguntas sobre o histórico de um paciente — utilizamos RAG: o modelo não responde a partir do seu conhecimento paramétrico, mas recupera os trechos relevantes do prontuário e os usa como contexto para gerar o output. Cada afirmação é rastreável a um trecho específico do texto de origem — auditável e regulatoriamente defensável.
Nenhum output de LLM é entregue sem validação clínica. Nosso processo inclui avaliação por especialistas médicos de amostras representativas de cada tipo de output — sumarizações, codificações, detecções de eventos adversos — com métricas de precisão, recall e concordância inter-avaliadores documentadas. Os resultados alimentam ciclos contínuos de re-treinamento e melhoria.
Para uso regulatório, todo output do LLM clínico da iHealth vem com trilha de auditoria: qual modelo gerou, qual versão do modelo, quais trechos do documento de origem foram utilizados como contexto e qual a confiança estimada do output. Essa rastreabilidade é o que permite usar outputs de LLM em dossiês regulatórios e submissões a HTAs.
Geração automática de resumos clínicos estruturados a partir de prontuários extensos — com diagnósticos principais, histórico relevante, medicamentos em uso, resultados de exames e eventos significativos da internação. Reduz o tempo de revisão em estudos de RWE e na triagem para pesquisa clínica.
Atribuição automática de códigos CID-10, TUSS e DRG a partir do texto clínico completo — incluindo o texto livre das evoluções. Captura diagnósticos secundários, complicações e procedimentos que a codificação manual frequentemente perde.
Identificação automática de menções a eventos adversos, reações medicamentosas e near misses no texto clínico — em escala e em tempo real. Suporte à farmacovigilância ativa e à geração de evidências de segurança pós-comercialização.
Para estudos que exigem análise de milhares de prontuários — carga de doença, mapeamento epidemiológico, jornada do paciente — o LLM processa volumes inviáveis com revisão humana, mantendo consistência metodológica e rastreabilidade.
Fale com nossa equipe e entenda como os pilares tecnológicos da iHealth se traduzem em resultados reais — para pesquisa clínica, acesso ao mercado, gestão hospitalar ou auditoria de dados.
