A NeuralMed foi fundada em 2018 com o propósito de utilizar Inteligência Artificial para ajudar o sistema de saúde a tomar melhores decisões, de forma mais rápida, assertiva e com menor custo. Hoje a empresa tem em seu portfólio dois algoritmos próprios, treinados com banco de dados predominantemente local, do setor público e privado. Estes algoritmos ajudam médicos, gestores e a equipe assistencial a ter mais informações para melhor tomadas de decisões, através da análise de imagem e texto, com diversas aplicações. Contamos com uma equipe de 20 pessoas 100% dedicadas para o nosso negócio, entre médicos, cientistas de dados, engenheiros de dados e área de negócios.
Andre Castilla: Médico Radiologista com Mestrado em Inteligência artificial e vindo do mercado de diagnóstico.
Anthony Eigier: Economista e empreendedor experiente em sua terceira Startup com histórico na área de saúde.
“Nossa motivação para empreender é transformar o sistema de saúde em um ambiente mais unificado, informatizado no que diz respeito à informação e melhores tomadas de decisões, para que os pacientes tenham uma melhor jornada no seu atendimento e tratamento.”
“A nossa visão de longo prazo é transformar a NeuralMed em um pilar de informações para melhor tomada de decisão do sistema de saúde como um todo, beneficiando todas as partes da cadeia. ”
Anthony Eigier
Soluções baseadas em Inteligência artificial para análise de imagem e texto com diversas aplicações, comercializada como serviço (SaaS).
Problema que a solução pretende resolver: Redução de tempo de atendimento e diagnóstico, diminuição de custo e identificação de potenciais pacientes para programas clínicos/crônicos (Diabetes, obesos, etc); Monitoramento e mapeamento de pacientes para potenciais programas clínicos e medicina preventiva.
Área atendida: Saúde;
Público-alvo da solução: Hospitais, clínicas, teleradiologia, planos de saúde, governo, entre outros;
Benefícios da solução: Solução de fácil integração em qualquer PACS/HIS/RIS;
Pode também ser utilizada com a nossa plataforma web;
Separação de exames normais de anormais, além de organizar a fila de atendimento afim de melhorar a tomada de decisão e acelerar o atendimento dos pacientes mais críticos.
Indexação de laudos e textos médicos e classificação dos mesmos para clinical trials, comparação de exames anteriores e identificação de pacientes para programas clínicos.
Utilização da nossa solução de texto para acompanhamento de protocolo clínico e melhor aderência dos médicos aos mesmos.
Possui também um algoritmo de inteligência artificial para análise de texto baseado em NLP (Natural Language Processing), que tem como possibilidade o monitoramento e mapeamento de pacientes para programas clínicos. Essa ferramenta também pode ser utilizada como uma base de busca de casos para Pappers, Clinical Trials, etc.
Custo estimado da solução: Mensalidade baseado em alguns critérios de acordo com o cliente e serviço contratado.
Implementamos nossa inteligência artificial para triagem automática no pronto socorro do Hospital Estadual da Vila Alpina. O foco do nosso case foi para radiografias de tórax, onde conseguimos uma redução média de tempo de atendimento de 17 minutos. Saiba mais.
Ao longo do seu primeiro ano, o Programa IdeiaGov esteve dedicado às demandas de saúde, principalmente àquelas que, de alguma forma, contribuíssem para mitigar problemas relacionados à pandemia de Covid-19. Foram diversos os desafios mapeados em conjunto com a equipe do Hospital das Clínicas da Universidade São Paulo.
Dessa forma, no início de julho de 2020, foi lançado o desafio “Ofertas Tecnológicas para o enfrentamento da Covid-19” como parte do projeto “IdeiaGov contra a Covid-19” através da Chamada Pública CCT/SDE nº 1/2020. O objetivo era selecionar e testar soluções tecnológicas e inovadoras relacionadas ao combate à doença causada pelo novo coronavírus.
Ao final deste processo, uma das empresas selecionadas para participar do programa foi a NeuralMed, desenvolvedora de uma solução baseada em inteligência artificial para análise de imagem e texto com diversas aplicações, como o rastreamento epidemiológico de suspeitos de Covid-19 no Estado de São Paulo, através da análise de laudos médicos, que são processados pela tecnologia de NLP – Processamento de Linguagem Natural (em inglês, Natural Language Processing).
O processo começa quando os pacientes com sinais e sintomas da Covid-19 procuram as unidades de saúde. Lá, eles realizam, entre outros, exames de imagem que avaliam a extensão da doença e que resultam em laudos textuais. A solução da NeuralMed é capaz de monitorar, em tempo real, a ocorrência de casos suspeitos, através do processamento automático destes laudos dos exames de imagem para sua identificação automática.
Por meio de uma modelagem específica para a identificação dos achados mais comuns referentes a Covid-19, o algoritmo consegue determinar a ocorrência de achados compatíveis com esta doença e identificar a gravidade do acometimento para cada laudo analisado. Mais do que isso, a solução pode armazenar, em um banco de dados, todas estas informações, elaborando um panorama da ocorrência destes achados ao longo do tempo. Com essas informações históricas é possível estimar, também de forma automática, quando ocorrem mais casos do que o esperado, possibilitando emitir futuros alertas epidemiológicos e predizer um aumento de demanda pela utilização de serviços hospitalares.
A prova de conceito referente à chamada pública CCT/SDE nº 01/2020 ocorreu do mês de janeiro/2021 a abril/2021 e o resultado da competição referente a esta chamada pública foi publicado no DOE do dia 05/08/2020, com a prova de conceito finalizada no dia 28/04/2021 .
Durante esse período, a empresa selecionada teve principalmente três tarefas:
– Treinamento do algoritmo de NLP para classificação dos laudos de tomografia;
– Integração com estrutura de dados disponibilizada pelo HC;
– Desenvolvimento da interface de navegação;
De acordo com o relatório enviado pela participante: “Esta ferramenta é constituída de um fluxo de processamento de linguagem que inicialmente separa os textos dos laudos em frases individualizadas. Cada uma destas frases é analisada através de algoritmos de aprendizado de máquina, mais precisamente fundamentados em Redes Neurais Profundas (Deep Learning) que vão identificar a presença de anormalidades nesta frase bem como caracterizar as mesmas. Através de uma modelagem específica para a identificação dos achados mais comuns referentes a covid-19, o algoritmo determina a probabilidade de ocorrência de achados compatíveis com esta doença de cada laudo analisado”.
O algoritmo mostrou boa performance na avaliação de laudos radiológicos para o objetivo proposto. Vale ressaltar que não se trata da simples busca pelo termo proposto, mas também interpretar o contexto, incluindo variações do termo e do contexto. Não foi objetivo desta análise identificar as ocasiões dos erros, porém diante do resultado apresentado é possível inferir que algoritmo foi capaz de decifrar expressões análogas e/ou driblar expressões antagônicas como: “ausência de opacidade em vidro fosco” ou “presença de vidro despolido”.
Neste sentido, a empresa Neuralmed foi aprovada em etapa de prova de conceito, e a equipe técnica do Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina da USP recomendou o seguimento para a próxima fase do projeto via IdeiaGov, qual seja, o encaminhamento para acordo de PD&I junto ao HCFMUSP, com fundamento legal no artigo 6º, § 2º do Decreto Estadual nº 64.974, de 12/05/2020 e de acordo com relatório de avaliação elaborado.
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Somos uma empresa com certificação da ANVISA para a nossa solução de Triagem para Raio-X e Pronto Socorro. Além do IdeiaGov a empresa também participou de um programa da Quintessa.
