Sistema automático para avaliação da documentação radiológica
Para garantir a qualidade do tratamento dos seus beneficiários, a Odontoprev, em parceria com a MaChiron, analisa 100% dos tratamentos realizados. Essa análise é feita pela equipe de Gestão de Qualidade, garantindo que todos os procedimentos sigam os protocolos clínicos em vigor e o padrão de qualidade exigido.
Auxiliar no processo de auditoria
Diante da grande quantidade de exames e fichas recebidas,
antes do início do projeto o dentista auditor gastava maior
parte do seu tempo focado em tarefas que poderiam ser
automatizadas, por exemplo, verificando a qualidade dos
exames e conferindo os dados do paciente.
Com a parceria, o objetivo foi criar um sistema automático de avaliação da documentação radiológica, facilitando o trabalho do dentista e permitindo que ele foque o seu tempo em avaliar critérios mais técnicos, utilizando a sua expertise para a análise de casos mais complexos. Ou seja, reduzir o tempo dedicado em atividades operacionais, permitindo que ele se concentre em atividades mais estratégicas.
Com a parceria, o objetivo foi criar um sistema automático de avaliação da documentação radiológica, facilitando o trabalho do dentista e permitindo que ele foque o seu tempo em avaliar critérios mais técnicos, utilizando a sua expertise para a análise de casos mais complexos. Ou seja, reduzir o tempo dedicado em atividades operacionais, permitindo que ele se concentre em atividades mais estratégicas.
O sistema considera diversas funcionalidades para uma
avaliação automática da documentação radiológica: um
algoritmo capaz de identificar o tipo de exames de cada
imagem entre as categorias (levantamento, panorâmica,
periapical e interproxima); um método de extração de texto
presente na imagem para a conferência de datas e nomes; um
detector de imagens com baixa qualidade e imagens com
regiões modificadas suspeitas de fraude.
Neste projeto, utilizamos diferentes técnicas de machine learning, incluindo redes neurais para classificação do tipo de exame e avaliação da qualidade dos exames e Optical Character Recognition (OCR) para identificar o texto dos exames comparando com os dados cadastrais do paciente.
Neste projeto, utilizamos diferentes técnicas de machine learning, incluindo redes neurais para classificação do tipo de exame e avaliação da qualidade dos exames e Optical Character Recognition (OCR) para identificar o texto dos exames comparando com os dados cadastrais do paciente.
Tratamento de imagem
Diariamente a Odontoprev recebe em média 8 mil imagens de
radiografias que são tratadas de forma manual e
individualizada pela equipe de convergência digital.
Deste modo, com uma parceria entre as equipes multidisciplinares da Odontoprev e da MaChiron, criamos um algoritmo de machine learning capaz de identificar as radiografias da ficha do paciente e fazer o tratamento adequado em cada uma das radiografias, além de excluir bordas e corrigir o direcionamento das imagens.
O projeto desenvolvido resultou na padronização das fichas reduzindo o tempo de tratamento, além de permitir ganho de escala.
Deste modo, com uma parceria entre as equipes multidisciplinares da Odontoprev e da MaChiron, criamos um algoritmo de machine learning capaz de identificar as radiografias da ficha do paciente e fazer o tratamento adequado em cada uma das radiografias, além de excluir bordas e corrigir o direcionamento das imagens.
O projeto desenvolvido resultou na padronização das fichas reduzindo o tempo de tratamento, além de permitir ganho de escala.
