quinta, 09 abril 2020
quinta, 26 março 2020 10:09

Universidade de Évora desenvolve solução para reduzir tempo de atendimento na Linha SNS24

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A integração do sistema na Linha SNS24 é razoavelmente simples, mas requer um planeamento cuidado e uma implementação faseada A integração do sistema na Linha SNS24 é razoavelmente simples, mas requer um planeamento cuidado e uma implementação faseada DR
Baseado na inteligência artificial, a Universidade de Évora está a desenvolver um sistema, a implementar ainda este ano, que pode diminuir em pelo menos 5% o tempo de atendimento de cada chamada telefónica da Linha SNS24.
 
O investigador Paulo Quaresma, coordenador da equipa da Universidade de Évora () responsável pelo sistema denominado SNS24 Scout disse que "até ao final do ano contamos ter uma aplicação que tenha a capacidade de sugerir o algoritmo clínico mais adequado a cada situação com uma precisão superior a 95%, reunindo condições para ser integrada na actual aplicação do SNS24". 
 
Do ponto de vista técnico, a integração do sistema na Linha SNS24 "é razoavelmente simples, mas requer um planeamento cuidado e uma implementação faseada e devidamente avaliada", acrescentou o investigador, citado num comunicado da universidade eborense, enviado à agência Lusa.
 
Segundo Paulo Quaresma, "tendo em conta a actual situação de pandemia Covid-19 e a forte pressão sobre a Linha SNS24", os prazos de integração até poderão ser antecipados: "Julgo que há condições para se iniciar este processo antes do final deste ano".
 
Pode ainda ler-se no comunicado que o SNS24 Scout está a ser desenvolvido, desde Janeiro, por uma equipa de investigação da UÉ e o esperado é que venha a ter "um impacto bastante significativo no serviço prestado aos cidadãos, permitindo uma melhor e mais rápida interacção com a Linha SNS 24".
 
A academia alentejana disse que "o resultado esperado é uma diminuição de, pelo menos, 5% no tempo de cada chamada telefónica e um aumento estimado de 50.000 chamadas telefónicas atendidas durante um ano pela Linha SNS24".
 
O desenvolvimento do projecto "Aplicação de Metodologias de Inteligência Artificial e Processamento de Linguagem Natural no Serviço de Triagem, Aconselhamento e Encaminhamento do SNS 24", em parceria com Serviços Partilhados do Ministério da Saúde, é feito por uma equipa multidisciplinar de investigadores da UÉ, do NOVA LINCS -- Laboratório de Informática e Ciências da Computação e do Centro de Investigação em Matemática e Aplicações (CIMA).
 
Paulo Quaresma explicou que, numa primeira fase, foi necessário "identificar os algoritmos mais adequados para um determinado conjunto de sintomas, com ajuste para idade e sexo" e, para tal, foi desenvolvido "um pequeno protótipo, com base em apenas três meses de dados do SNS24, que demonstrou ter um desempenho muito positivo".
 
Para desenvolvimento do SNS24 Scout a equipa está a aplicar técnicas de Processamento de Língua Natural (PLN) e de Aprendizagem Automática (ML-Machine Learning), desenvolvidas especificamente para a Língua Portuguesa, bem como metodologias de representação de conhecimento.
 
A academia destacou que "a metodologia é alicerçada em classificadores com base em algoritmos de aprendizagem automática sobre um conjunto de dados anonimizados, obtidos a partir dos contactos para o SNS24 em 2017, 2018 e 2019, dados que representam uma experiência acumulada superior a dois milhões de casos".
 
Após a criação do modelo de predição, o sistema será implementado no Serviço de Triagem, Aconselhamento e Encaminhamento (TAE) do SNS24, com carácter de suporte à decisão, auxiliando o enfermeiro a seleccionar, em tempo real, o algoritmo clínico mais adequado.
 
O coordenador do projecto mostrou-se confiante de que, caso se confirme "a expectativa" da equipa "em termos da qualidade de desempenho", este possa "vir a ser um importante sistema de apoio à decisão dos profissionais da linha de atendimento do SNS24".
 
"Pretendemos conseguir diminuir mais do que 5% no tempo médio de cada chamada telefónica, mantendo ou mesmo aumentando a qualidade do serviço prestado", o que "permitirá obter um ganho anual de 350.000 minutos" e "realizar mais 50.000 atendimentos".
 
c/ Lusa
Modificado em quinta, 26 março 2020 10:38

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