Projeto de alunos é apresentado no SIICUSP com solução para digitalização de fichas clínicas

O aluno João Pedro Gonçalves de Araujo, do 10º semestre de Engenharia de Computação da Faculdade ESEG, do Grupo Etapa, apresentou no 34º Simpósio Internacional de Iniciação Científica e Tecnológica da Universidade de São Paulo (SIICUSP) uma pesquisa desenvolvida no Núcleo de Desenvolvimento da ESEG, em colaboração com o Instituto do Coração (InCor–HCFMUSP).

O trabalho, intitulado “Digitalização das fichas de acompanhamento de pacientes portadores de cardiopatias congênitas submetidos a cirurgia”, busca utilizar inteligência artificial para transformar informações registradas manualmente em fichas clínicas em dados estruturados para pesquisa.

A proposta surgiu a partir de uma necessidade concreta do Projeto ASSIST, ligado ao InCor. As fichas de acompanhamento reúnem informações sobre pacientes com cardiopatias congênitas após procedimentos cirúrgicos e, quando permanecem apenas em papel, dificultam a organização e a análise dos dados acumulados ao longo dos anos.

Inteligência artificial apoia a extração de dados

O trabalho começou a partir do interesse de João Pedro por tecnologia. A proposta foi apresentada pelo professor João Chang Junior, que identificou a possibilidade de aplicar os conhecimentos do estudante a um problema relacionado à organização de dados clínicos.

Durante o desenvolvimento da pesquisa, que também contou com a participação do estudante Gabriel Neves de Abreu, foram testadas diferentes tecnologias para realizar a extração das informações das fichas. Entre as alternativas avaliadas estavam ferramentas tradicionais de reconhecimento de caracteres e outras técnicas de processamento de imagens. Os testes mostraram que essas soluções não eram suficientes para lidar com a variedade de caligrafias, marcações e informações presentes nos documentos.

Um dos principais desafios, segundo João Pedro, foi perceber que apenas reconhecer letras e números não seria suficiente. Era necessário relacionar cada resposta ao campo correto, interpretar diferentes marcações e lidar com informações pouco legíveis.

A solução passou, então, a combinar um modelo de inteligência artificial capaz de analisar as imagens com instruções de leitura, um formato padronizado de saída e verificações automáticas. O fluxo também conta com revisão humana, permitindo que os dados sejam conferidos antes de serem utilizados.

“O principal aprendizado foi desenvolver uma solução que envolve tanto programar quanto testar, analisar erros e reconhecer limites. Em dados clínicos, uma resposta aparentemente bem organizada ainda pode conter omissões ou interpretações incorretas. A revisão humana faz parte da solução”, explica João Pedro.

Para o estudante, a experiência também amplia sua formação ao exigir não apenas o desenvolvimento da solução, mas a capacidade de explicar as escolhas técnicas e discutir as limitações do trabalho.

A avaliação apresentada no SIICUSP mostrou resultados positivos. No conjunto analisado, o fluxo apoiado por inteligência artificial reduziu em 61,34% o tempo de trabalho humano e apresentou melhores indicadores de precisão, revocação e F1 em comparação ao fluxo manual.

Apesar dos resultados, a pesquisa também identificou pontos que ainda precisam ser aprimorados. Entre eles estão a ampliação da amostra, novas validações e o avanço da integração com o sistema utilizado pelo projeto de pesquisa.

João Pedro também vê a participação no SIICUSP como uma oportunidade de desenvolver outras habilidades relacionadas à pesquisa. “A apresentação foi uma oportunidade de aprender com as perguntas e contribuições da banca e de desenvolver minha capacidade de comunicar resultados. É uma experiência que aproxima o conhecimento da graduação da responsabilidade de construir e avaliar soluções usadas em contextos reais”, destacou.

Dados clínicos exigem cuidado com privacidade

Outro aspecto considerado durante o desenvolvimento foi o tratamento de informações sensíveis. Nos testes iniciais, os dados sensíveis foram removidos para permitir a avaliação das tecnologias. Com a evolução do projeto, também foram realizados testes com inteligência artificial local, permitindo que as informações permaneçam no ambiente de processamento.

A preocupação com a privacidade está relacionada à própria natureza dos dados utilizados na pesquisa. Por isso, além de buscar uma solução capaz de extrair as informações, o projeto considera aspectos relacionados à segurança e à responsabilidade no tratamento dos dados.

Do desenvolvimento da pesquisa à continuidade no TG

Durante a iniciação científica, Gabriel de Abreu participou principalmente da realização dos testes e da análise dos resultados, além de contribuir em algumas etapas do desenvolvimento.

No Trabalho de Graduação (TG), os estudantes trabalham em frentes complementares. Enquanto a pesquisa de João Pedro concentra-se na extração de informações das fichas manuscritas, Gabriel desenvolve uma solução voltada aos dados que já estão armazenados no sistema do hospital.

O Projeto ASSIST consegue exportar uma planilha com o histórico das cirurgias, mas esses dados precisam ser organizados para serem inseridos no REDCap, plataforma utilizada para gerenciamento da base de pesquisa. O trabalho de Gabriel envolve comparar a estrutura da planilha com as informações esperadas pela base, desenvolver o programa responsável pela transferência e verificar o formato dos dados antes de inseri-los.

A planilha possui 75 colunas e mais de 11 mil cirurgias registradas, enquanto a base de pesquisa trabalha com 415 informações diferentes. Uma das etapas do trabalho, portanto, é identificar a correspondência entre esses dados e construir uma transferência que preserve a estrutura necessária.

Para Gabriel, a experiência mostrou que compreender o contexto é tão importante quanto desenvolver a solução técnica. “Em dado clínico, uma informação errada que passa despercebida é pior do que uma informação faltando, porque alguém pode tirar uma conclusão a partir dela”, explica.

A proposta para o TG é concluir a carga dos dados na base, ampliar a quantidade de informações aproveitadas e testar a ficha produzida com os profissionais que irão utilizá-la. A intenção é que o trabalho possa ser reproduzido pelo grupo de pesquisa mesmo depois da conclusão da graduação dos estudantes.

Pesquisa aplicada aproxima formação acadêmica de problemas reais

Para o professor João Chang Junior, orientador da pesquisa, acompanhar a apresentação no SIICUSP representa também o resultado de um processo de aprendizagem desenvolvido ao longo do projeto.

“Para mim, é muito gratificante acompanhar mais um projeto desenvolvido na ESEG alcançar uma etapa como o SIICUSP. Mais do que a participação no evento em si, considero importante todo o percurso que levou até lá”, observou.

Segundo o professor, experiências como essa contribuem para a formação acadêmica e profissional porque colocam os estudantes diante de problemas que não chegam completamente estruturados.

“O aluno percebe que um problema real raramente chega perfeitamente estruturado e que desenvolver uma boa solução envolve compreender o contexto, pesquisar, testar alternativas, errar, revisar decisões, documentar, medir resultados e trabalhar com profissionais de outras áreas. Neste caso, há ainda uma experiência interdisciplinar muito rica, aproximando Engenharia de Computação e Medicina”, completou o professor João Chang.

A importância da pesquisa científica na faculdade

A experiência também mostra aos estudantes a importância de buscar oportunidades de pesquisa ao longo da graduação.

“Para os alunos que desejam se envolver em pesquisa, meu principal conselho é não esperar os últimos semestres da graduação. Procurem professores, participem de projetos, façam iniciação científica e se disponham a trabalhar em problemas reais”, reforça o Prof. João Chang.

A participação no SIICUSP representa uma etapa desse percurso, que começou com uma necessidade concreta do Projeto ASSIST e avançou por meio da aplicação de conhecimentos de computação, tratamento de dados e inteligência artificial.

Para o docente, a experiência reforça que a pesquisa vai além do desenvolvimento de uma solução técnica. “Pesquisa não é apenas ter uma boa ideia: é aprender a formular uma pergunta, estudar o que já existe, desenvolver uma solução, testá-la de maneira criteriosa e saber comunicar os resultados, inclusive quando eles mostram limitações”, afirma.

Com a continuidade do trabalho no TG de João Pedro e Gabriel, a pesquisa segue em desenvolvimento, buscando ampliar os resultados obtidos e contribuir para a organização de dados que apoiam estudos sobre pacientes com cardiopatias congênitas.

Para a Faculdade ESEG, a participação dos estudantes no SIICUSP evidencia o potencial da formação acadêmica quando conectada à pesquisa aplicada, à colaboração entre diferentes áreas e à resolução de problemas concretos.