O que acontece quando você envia um documento para exora?
Da sua perspectiva, é simples: você envia um PDF ou foto de um documento médico, espera alguns instantes e seus dados de saúde aparecem - estruturados, pesquisáveis e vinculados ao original. Mas por trás dessa simplicidade existe um processo de IA em várias etapas que lê seus documentos da forma que um clínico faria, não apenas buscando palavras-chave, mas compreendendo o significado clínico.
Veja como funciona.
Por que múltiplas passagens?
A abordagem simplista para processamento de documentos é jogar tudo em um modelo de IA e dizer “extraia tudo.” Isso funciona mal para documentos médicos. Um resumo de alta pode conter listas de medicamentos, sinais vitais, resultados de laboratório, diagnósticos, notas de procedimentos e instruções de acompanhamento, tudo entrelaçado ao longo de múltiplas páginas. Pedir a um único modelo que faça tudo de uma vez leva a informações perdidas, contexto confuso e menor precisão.
Em vez disso, exora divide o trabalho em etapas focadas. Cada passagem tem uma tarefa específica, e cada uma se baseia nos resultados da passagem anterior. Pense nisso como uma equipe de especialistas em vez de um generalista - cada um foca no que faz melhor.
Etapa 1: Análise de documentos e descoberta de consultas
A primeira coisa que o processo faz é entender o que está olhando. É um laudo de patologia? Um resumo de alta? Uma carta de especialista? Uma receita? O tipo de documento determina como ele deve ser lido.
Então o processo identifica as consultas médicas dentro do documento. Um único PDF pode descrever múltiplas visitas - uma internação hospitalar que incluiu uma cirurgia, uma consulta de acompanhamento e uma série de exames de sangue. Cada consulta é registrada com sua data, profissional e estabelecimento, construindo a espinha dorsal cronológica da sua linha do tempo de saúde.
Etapa 2: Detecção de entidades
Com a estrutura do documento compreendida, o processo busca entidades de saúde - os fatos individuais que compõem seu registro médico. Isso inclui:
- Condições e diagnósticos - de “Diabetes Mellitus Tipo 2” a “osteoartrite leve do joelho esquerdo”
- Medicamentos - nomes dos medicamentos, doses, frequências, vias de administração
- Sinais vitais - pressão arterial, frequência cardíaca, temperatura, saturação de oxigênio
- Resultados de laboratório - exames de sangue, exames de urina, achados patológicos com intervalos de referência
- Procedimentos - cirurgias, estudos de imagem, biópsias
- Alergias e reações adversas
- Vacinações
Isso não é simples correspondência de palavras-chave. Quando o processo vê “PA 120/80,” ele entende que isso representa duas medições distintas: uma pressão arterial sistólica de 120 mmHg e uma diastólica de 80 mmHg. Quando vê “Amoxicilina 500mg 3x/dia,” ele sabe que é amoxicilina, 500 miligramas, três vezes ao dia. O contexto clínico importa, e o processo foi construído para compreendê-lo.
Etapa 3: Extração clínica e estruturação
As entidades detectadas são então extraídas em dados clínicos estruturados. É aqui que uma menção de “metformina 500mg 2x/dia” se torna um registro de medicamento propriamente dito com o nome do fármaco, dose, frequência e via todos separados em campos distintos. Resultados de laboratório são estruturados com seus nomes de exame, valores, unidades e intervalos de referência.
Cada fato extraído é vinculado à consulta médica a que pertence, construindo um panorama clínico completo organizado por tempo e contexto, em vez de por documento.
Etapa 4: Codificação médica
A etapa final de processamento atribui códigos médicos reconhecidos internacionalmente aos seus dados de saúde. É isso que torna os dados verdadeiramente interoperáveis - utilizáveis em diferentes sistemas de saúde, não apenas legíveis por humanos.
Três sistemas de codificação são usados:
- SNOMED CT - o padrão global para terminologia clínica. Ele dá a cada condição, procedimento e achado um código único que significa a mesma coisa em qualquer sistema de saúde do mundo. “Diabetes Mellitus Tipo 2” se torna o código SNOMED 44054006, sem ambiguidade independentemente do idioma ou país.
- RxNorm - o padrão para medicamentos. Ele normaliza nomes de medicamentos entre marcas e genéricos, então “Panadol,” “Tylenol” e “paracetamol 500mg comprimido” todos se resolvem no mesmo conceito clínico.
- LOINC - o padrão para observações laboratoriais e clínicas. Ele garante que um exame de “glicemia de jejum” signifique a mesma coisa seja pedido em Melbourne ou Montreal.
A codificação médica importa porque transforma notas legíveis por humanos em dados comparáveis por máquinas. Quando você quer ver todos os seus resultados de glicemia ao longo do tempo - de diferentes laboratórios, diferentes médicos, diferentes anos - é a codificação que torna isso possível.
Procedência da fonte: cada fato tem um comprovante
Ao longo de cada etapa, o processo rastreia exatamente de onde cada informação veio. Não apenas qual documento, mas a página específica e a localização dentro daquela página.
Quando você vê um medicamento no seu registro exora, pode tocá-lo e ser levado diretamente ao ponto exato no documento original onde aquele medicamento foi mencionado. Isso não é um resumo ou parafraseamento - é um vínculo direto à fonte.
Na saúde, isso importa enormemente. Sistemas de IA podem cometer erros. Documentos podem conter equívocos. A capacidade de verificar qualquer fato contra sua fonte não é opcional - é essencial. Chamamos isso de “cada fato tem um comprovante” porque é exatamente isso: prova.
Os provedores de IA
exora usa modelos de IA do Google (Gemini) e da OpenAI, selecionados por etapa com base em qual tem melhor desempenho para aquela tarefa específica. Avaliamos continuamente o desempenho dos modelos e atualizamos nossas seleções conforme os provedores lançam melhorias.
Uma nota importante sobre tratamento de dados: seus documentos são processados pelas APIs comerciais desses provedores. Sob seus termos pagos de API, seus dados não são usados para treinar seus modelos de IA. São processados e devolvidos a nós. Os provedores podem reter dados temporariamente para monitoramento de segurança (até 30 dias), mas não são armazenados a longo prazo ou usados para qualquer finalidade além de atender sua solicitação.
IA é uma ferramenta, não um médico
O processo é poderoso, mas não é infalível. Informações extraídas por IA podem conter erros ou perder nuances que um clínico humano captaria. Códigos médicos são atribuídos algoritmicamente e não foram verificados por um profissional de saúde.
É por isso que a procedência da fonte é tão central para exora. Não pedimos que você confie cegamente na IA. Damos a você as ferramentas para verificar tudo que ela produz. A IA faz o trabalho pesado de ler, extrair e organizar. Você e sua equipe de saúde tomam as decisões clínicas.
exora é uma ferramenta que ajuda você a entender e gerenciar suas informações de saúde. Ela não diagnostica, não recomenda tratamento e não substitui aconselhamento médico profissional. Ela ajuda você a ser um participante mais informado no seu próprio cuidado.