“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 atual aplicação do SNS24”, disse o investigador Paulo Quaresma, coordenador da equipa da Universidade de Évora (UÉ) responsável pelo sistema denominado SNS24 Scout.

A integração do sistema na Linha SNS24, do ponto de vista técnico, “é razoavelmente simples, mas requer um planeamento cuidado e uma implementação faseada e devidamente avaliada”, acrescentou o investigador, citado num comunicado da universidade, enviado hoje à agência Lusa.

Segundo Paulo Quaresma, “tendo em conta a atual 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”.

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 interação com a Linha SNS 24”, pode ler-se no comunicado.

“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”, disse a academia alentejana.

O desenvolvimento do projeto “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, E.P.E. (SPMS), 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).

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”, explicou Paulo Quaresma.

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 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”, destacou a academia.

Após a criação do modelo de predição, o sistema será implementado no Serviço de Triagem, Aconselhamento e Encaminhamento (TAE) do SNS24, com caráter de suporte à decisão, auxiliando o enfermeiro a selecionar, em tempo real, o algoritmo clínico mais adequado.

O coordenador do projeto 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".