Nosso motor de processamento de linguagem natural foi construído especificamente para o português médico brasileiro. Lê evoluções clínicas, notas de enfermagem, prescrições e laudos — extraindo variáveis clínicas estruturadas a partir de texto livre, em escala.
Mais de 100 milhões de textos clínicos processados em português médico brasileiro.
Um modelo de NLP treinado em inglês — ou mesmo em português formal — não consegue ler um prontuário brasileiro com precisão clínica. A razão é simples: a linguagem dos prontuários brasileiros é única.
Médicos usam abreviações que variam por especialidade, por região e até por instituição. 'ICC descompensada c/ edema MMII' é uma frase que qualquer cardiologista brasileiro entende imediatamente — mas que um NLP não treinado nesse vocabulário vai interpretar errado ou ignorar. O mesmo vale para estruturas de negação ('nega dispneia'), temporalidade ('há 3 semanas'), incerteza diagnóstica ('a esclarecer') e relações clínicas complexas ('evolui com').
A iHealth passou mais de uma década coletando, anotando e processando textos clínicos reais para ensinar um modelo de NLP a entender essa linguagem com precisão. O resultado é um motor que não apenas lê — mas interpreta o texto clínico com o rigor que uso regulatório e pesquisa científica exigem.
Identifica e classifica automaticamente as entidades clínicas no texto: diagnósticos confirmados e hipóteses, medicamentos prescritos e administrados, procedimentos realizados, sintomas relatados, exames e resultados, comorbidades e histórico familiar. Cada entidade é extraída com contexto — negação, temporalidade e certeza diagnóstica — porque no texto clínico, o contexto muda completamente o significado.
Mantemos um dicionário clínico vivo com mais de 50 mil abreviações, siglas e variações regionais do português médico brasileiro — continuamente atualizado. Cada abreviação é desambiguada em contexto: 'DP' pode ser diálise peritoneal em nefrologia, dor precordial em cardiologia ou doença de Parkinson em neurologia. Nosso NLP sabe a diferença.
O modelo identifica com alta precisão estruturas de negação ('nega', 'sem', 'ausência de'), temporalidade ('há 3 meses', 'na admissão', 'ao longo da internação') e certeza diagnóstica ('confirmado', 'suspeito', 'a investigar'). Esses elementos são fundamentais para a construção de históricos clínicos longitudinais precisos e para uso em estudos regulatórios.
Além das entidades individuais, o NLP extrai as relações entre elas: qual medicamento foi prescrito para qual diagnóstico, qual exame confirmou qual suspeita, qual sintoma levou a qual procedimento. Isso transforma o texto livre em um grafo de conhecimento clínico que suporta análises de jornada do paciente, efetividade de tratamento e segurança de medicamentos.
O output do NLP não é apenas texto anotado — é dado estruturado, rastreável e auditável. Cada variável clínica extraída vem com referência ao trecho de texto de origem, ao modelo que a extraiu, à versão do modelo e à data de processamento. Rastreabilidade completa para submissões ao CONITEC, ANVISA, FDA e EMA.
Estrutura os dados não estruturados dos prontuários para uso em estudos de efetividade comparativa, carga de doença, jornada do paciente e external control arms — com qualidade regulatória para CONITEC, ANVISA e submissões globais.
Cruza os critérios de inclusão e exclusão de um protocolo com os registros clínicos em texto livre, identificando candidatos elegíveis em minutos — não em semanas de revisão manual.
Lê o prontuário completo — incluindo o texto livre — e identifica diagnósticos e procedimentos não codificados que impactam o DRG e, consequentemente, o faturamento hospitalar.
Estrutura os dados clínicos do prontuário em variáveis consultáveis, permitindo que dashboards de performance assistencial, segurança do paciente e gestão estratégica funcionem com os dados reais da instituição.
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.
