A primeira etapa, conhecida como pré-laudo, consiste na rápida e precisa coleta de informações essenciais sobre as cirurgias realizadas, o histórico médico e os exames anteriores dos pacientes. Esse procedimento é crucial para preservar a eficiência e produtividade das análises clínicas, fornecendo aos profissionais da saúde informações fundamentais para o diagnóstico e tratamento adequados.
Já na segunda fase, chamada de elaboração, a IA Generativa encontra alternativas para pré-formatar o laudo e incorporar imagens de forma automatizada ao documento. Dessa forma, o objetivo é permitir que os profissionais de saúde possam se concentrar na descrição dos principais pontos encontrados, agilizando o processo de emissão de laudos e otimizando o tempo de atendimento aos pacientes.
Por fim, a terceira e última fase, nomeada de pós laudo, visa aprimorar a compreensão do laudo tanto para os médicos quanto para os próprios pacientes. A ferramenta busca maneiras de tornar a linguagem técnica mais acessível, possibilitando que os pacientes compreendam de forma clara os resultados dos exames, promovendo assim uma maior interação e participação nos processos de diagnóstico e tratamento.
Segundo o professor Cerri, “São três fases e nós estamos conversando com a primeira, das informações que tem que chegar para o radiologista para que ele possa elaborar um laudo preciso. Esse projeto vai se desenvolver ao longo do ano e, após esse período, nós imaginamos que poderemos ter já alguma proposta para ajudar a transformar os aproximadamente 30 mil laudos de radiologia que são elaborados por ano dentro do complexo do HC”.
Essa inovação na área da medicina promete revolucionar a forma como os laudos radiológicos são produzidos e interpretados, oferecendo uma abordagem mais eficiente e acessível para profissionais de saúde e pacientes. A expectativa é de que, com o desenvolvimento dessa tecnologia, seja possível aprimorar significativamente a qualidade e clareza dos laudos radiológicos, beneficiando assim todo o sistema de saúde.
