CliKODE

Designação do projeto: Processamento Automático de Codificação Clínica, (3I) Inovação, Investigação de modelos de IA em Internamento para codificação de Procedimentos e Diagnósticos

Código do projeto: POCI-05-5762-FSE-000230

Objetivo principal: Reforçar a capacidade institucional e uma administração pública eficiente

Data de aprovação: 2019-08-14

Data de início: 2019-09-02

Data de conclusão: 2020-12-31

Descrição:

A execução da operação permitirá automatizar a codificação clínica de procedimentos e diagnósticos utilizando técnicas de Inteligência Artificial, com desenvolvimento de um Motor de Aprendizagem baseado em processamento de linguagem natural de textos clínicos não estruturados para apoio à classificação ICD-10-PCS. O projeto terá como contexto a produção do CHUSJ e a validação científica da FMUP.

Objetivos:

Os objetivos do projeto estão claramente definidos, com foco para:

• Geração automática de diagnósticos e procedimentos do sistema de classificação ICD10, com base nos textos clínicos;
• Garantir que o processo de codificação permanece atualizado ao longo do tempo;
• Aumentar a qualidade da codificação, i.e., aumentar o número médio de procedimentos e diagnósticos codificados;
• Reduzir a estrutura de acompanhamento (tempo e número de atividades realizadas) dedicada ao processo de codificação, com elevado impacto sobre o número de recursos humanos dedicados ao processo em causa.

Resultados:

Como resultados esperados do projeto apontam-se os seguintes aspetos:

• Ganhos substanciais de eficiência no processo de codificação através da geração automática de diagnósticos e procedimentos;
• Aumento de qualidade no processo de codificação decorrente do incremento da atividade de auditoria à codificação clínica, assegurada pela maior disponibilidade de recursos humanos e pelo aumento do número médio de diagnósticos e procedimentos;
• Redução da equipa clínica e não clínica necessária a alocar ao processo de codificação;
• Melhoria da comunicação interna do CHUSJ e do CHUSJ para com o exterior (handover de cuidados entre profissionais, transição entre níveis de cuidados, integração entre níveis de cuidados, comunicação com o doente e cuidadores, etc);
• Aumento do rigor na seleção de doentes para investigação e na capacidade de extração de informação estruturada para estudos quantitativos;
• Maior racionalização no uso de meios de investigação diagnóstica disponíveis, em virtude da maior disponibilização de informação diagnóstica de cada doente, com consequente redução de desperdício;
• Aumento do case-mix (métrica avaliadora da complexidade dos doentes) do Hospital e, consequentemente, do financiamento médio por episódio;
• Atualização do processo de faturação e melhoria na capacidade de projeção da atividade financeira da instituição.