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Automatize a tomada de notas para médicos, economize tempo e reduza os erros.
Obter diagnósticos médicos precisos e oportunos é uma tarefa fundamental e muitas vezes complexa para os profissionais de saúde. As complicações surgem ao diferenciar entre condições que compartilham sintomas semelhantes. Além disso, examinar a grande quantidade de informações necessárias, desde históricos médicos até resultados de exames, pode atrapalhar o processo de diagnóstico. Os consequentes atrasos e o potencial de erro no início do tratamento correto são consideráveis, com estimativas sugerindo que até 50% das doenças crônicas não são diagnosticadas ou são diagnosticadas erroneamente. Além disso, a ambigüidade dos sintomas, que podem ser muito generalizados ou imitar várias condições, aumenta a complexidade enfrentada pelos profissionais de saúde. Isso pode levar a decisões mal informadas, impactando o atendimento ao paciente e resultando em custos evitáveis que chegam a bilhões devido às repercussões de diagnósticos errados e complicações de saúde relacionadas (1).
O “DiagnoStream AI” foi desenvolvido como um assistente digital baseado em IA para auxiliar no diagnóstico diferencial. Essa ferramenta analisa sistematicamente os sintomas do paciente, o histórico médico e os resultados dos testes para propor os diagnósticos mais prováveis, abordando a necessidade crítica de uma tomada de decisão rápida e precisa no atendimento ao paciente.
O assistente de IA é alimentado por dados do PubMed, um renomado banco de dados de pesquisa biomédica que oferece uma base abrangente e confiável para treinar a ferramenta de diagnóstico em ciências médicas baseadas em evidências.
Obter diagnósticos médicos precisos e oportunos é uma tarefa fundamental e muitas vezes complexa para os profissionais de saúde. As complicações surgem ao diferenciar entre condições que compartilham sintomas semelhantes. Além disso, examinar a grande quantidade de informações necessárias, desde históricos médicos até resultados de exames, pode atrapalhar o processo de diagnóstico. Os consequentes atrasos e o potencial de erro no início do tratamento correto são consideráveis, com estimativas sugerindo que até 50% das doenças crônicas não são diagnosticadas ou são diagnosticadas erroneamente. Além disso, a ambigüidade dos sintomas, que podem ser muito generalizados ou imitar várias condições, aumenta a complexidade enfrentada pelos profissionais de saúde. Isso pode levar a decisões mal informadas, impactando o atendimento ao paciente e resultando em custos evitáveis que chegam a bilhões devido às repercussões de diagnósticos errados e complicações de saúde relacionadas (1).
O “DiagnoStream AI” foi desenvolvido como um assistente digital baseado em IA para auxiliar no diagnóstico diferencial. Essa ferramenta analisa sistematicamente os sintomas do paciente, o histórico médico e os resultados dos testes para propor os diagnósticos mais prováveis, abordando a necessidade crítica de uma tomada de decisão rápida e precisa no atendimento ao paciente.
Custos adicionais decorrentes de erros de diagnóstico:
As ferramentas baseadas em IA podem reduzir os custos relacionados a erros de diagnóstico em um terço.
Os erros de diagnóstico são responsáveis por aproximadamente 15% dos custos totais de saúde em hospitais [1].
Produtividade e otimização do tempo:
Essas ferramentas aumentam a produtividade do médico em 25% ao dia, considerando que a análise de casos diagnósticos complexos consome esse tempo em média.
A ferramenta fornece diagnósticos diferenciais rápidos e específicos, inserindo sintomas, doenças, sistemas orgânicos do paciente e muito mais, resultando em uma melhor tomada de decisão clínica. As ferramentas de diagnóstico diferencial baseadas em IA podem reduzir os erros em até 30% [2], melhorar a segurança do paciente, aumentar a produtividade do médico em 25% e reduzir os custos operacionais ao minimizar exames e hospitalizações desnecessários devido a diagnósticos errados.
O assistente de IA é alimentado por dados do PubMed, um renomado banco de dados de pesquisa biomédica que oferece uma base abrangente e confiável para treinar a ferramenta de diagnóstico em ciências médicas baseadas em evidências.
