Realizado entre os dias 1º e 4 de junho em Ouro Preto, Minas Gerais, o SBCAS é uma das plataformas mais importantes do Brasil para discutir o cruzamento entre tecnologia e saúde. Este evento, promovido pela Sociedade Brasileira de Computação, serve como um ponto de encontro para acadêmicos, estudantes e profissionais do setor discutirem os avanços em informática médica, ciência de dados, e inteligência artificial, entre outros temas.
O prêmio recebido pela Ufal é particularmente significativo devido à alta competitividade do simpósio. Dos mais de 168 trabalhos submetidos, apenas 35% foram aceitos, sendo o artigo da Ufal escolhido na trilha principal dedicada a artigos científicos completos. A pesquisa foi desenvolvida por um time de especialistas, incluindo Juliana Simon Petruceli, uma médica radiologista vinculada ao Hospital Universitário Professor Alberto Antunes, e professores do Instituto de Computação.
Os pesquisadores focaram na inadequação dos laudos radiológicos, que frequentemente são escritos em texto livre, causando variações que dificultam a leitura e análise dos dados clínicos. Essa falta de padronização representa um desafio para auditorias e pesquisas, além de complicar a integração com sistemas de prontuário eletrônico. Juliana destaca que a estruturação dos laudos é um passo essencial para a utilização confiável dessas informações nos sistemas de saúde, especialmente desafiador no contexto da língua portuguesa.
O estudo demonstrou que os Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) podem transformar laudos desestruturados em um formato padronizado, utilizando um modelo adaptável que organiza informações como tipo de exame e achados diagnósticos. Testes realizados com 1.102 laudos revelaram que a estruturação automatizada é viável sem a necessidade de um treinamento extensivo adicional. No entanto, foram identificados desafios em áreas mais contextuais e complexas dos laudos, indicando a necessidade de refinamento futuro.
A pesquisa não pretende substituir o papel dos radiologistas, mas sim facilitar a organização e o reaproveitamento de informações clínicas, aumentando a eficiência no atendimento médico. Além da premiação pela pesquisa em inteligência artificial, a Ufal também conquistou reconhecimento pelo desenvolvimento de uma plataforma de telessaúde para triagem de gestantes de alto risco, mostrando seu compromisso com a inovação e a melhoria dos serviços de saúde.
