Projeto: Sistema de Alerta para Ideação Suicida e Depressão com NLP

Por Ricardo Costa Val do Rosario e CoPilot 365

6.1 Fase 1 – Desenvolvimento do Protótipo (2 a 3 meses) • Definir vocabulário e implementar o pipeline de NLP. • Construir a interface inicial e realizar testes com dados simulados. • Coletar feedback dos profissionais e ajustar os parâmetros.

6.2 Fase 2 – Validação Clínica e Iteração (3 a 6 meses) • Integrar a ferramenta em um ambiente restrito para validação real. • Ajustar thresholds e pesos com base no feedback clínico. • Implementar funcionalidades de exportação de relatórios e painéis detalhados.

6.3 Fase 3 – Escalabilidade e Integração (6+ meses) • Expandir o vocabulário e incorporar modelos supervisionados/deep learning. • Integrar a ferramenta aos sistemas eletrônicos já utilizados pelas instituições. • Estabelecer um módulo de aprendizado contínuo a partir do feedback constante.

7. Conclusão O sistema proposto alia o uso de técnicas clássicas de NLP – Bag of Words, TF-IDF e N-grams – à criação de um painel interativo para visualização de alertas, direcionado a profissionais de saúde.

A capacidade de identificar com precisão expressões relacionadas à depressão e ideação suicida pode gerar intervenções mais rápidas e, potencialmente, salvar vidas.

Esta proposta não só aproveita os aprendizados adquiridos no curso como também demonstra a aplicabilidade prática e social de tecnologias emergentes. A interface apresentada busca transformar dados em insights acionáveis, promovendo uma análise detalhada dos alertas e facilitando a tomada de decisão clínica.

8. Discussões e Próximas Etapas no Fórum • Integração com Modelos Supervisionados: Discutir a viabilidade de combinar o score gerado com classificadores (como SVM ou regressão logística) para fornecer uma camada extra de acurácia. • Design da Interface: Avaliar sugestões de UX/UI que possam tornar a visualização dos alertas ainda mais intuitiva para os profissionais da saúde. • Feedback Contínuo e Aprendizagem: Debater mecanismos para incorporar o feedback dos médicos em tempo real, refinando os thresholds e os pesos dos termos.

Essa proposta apresenta uma solução prática e inovadora, demonstrando como a tecnologia pode ser aplicada em áreas críticas e trazendo à tona discussões que podem levar a aprimoramentos significativos tanto na metodologia como na interface.

Sugestões adicionais que podem enriquecer a interface de visualização para alertas:

1. Dashboard Interativo:Crie uma interface web com painéis (dashboards) que mostrem gráficos com o score de risco, destacando em cores (por exemplo, vermelho para alertas críticos, amarelo para avisos intermediários) e permitindo a visualização dos trechos textuais que acionaram o alerta. Recursos de filtro (por data, paciente, ou nível de risco) podem facilitar o acompanhamento por parte dos médicos.

2. Detalhamento dos Alertas:Ao clicar num alerta, a interface pode exibir o texto completo com as expressões identificadas em destaque. Essa funcionalidade ajuda o profissional a compreender rapidamente o que desencadeou o alerta e fundamentar sua avaliação clínica.

3. Feedback dos Usuários:Uma área para que os profissionais possam registrar, de forma simples, se um alerta foi confirmado ou não, possibilitando o refinamento dos pesos e thresholds do sistema com base em dados reais (um sistema de aprendizado contínuo).

4. Relatórios Históricos:A possibilidade de exportar relatórios (em PDF ou Excel) com registros dos alertas e análises integradas facilita o acompanhamento longitudinal dos pacientes e pode ser incorporada aos prontuários eletrônicos.

5. Interface Intuitiva e Responsiva:Vale a pena investir em uma interface limpa, que opere bem tanto em desktops quanto em dispositivos móveis, considerando que a agilidade na comunicação é essencial em contextos clínicos.