Hoje, quando um paciente faz uma tomografia, cada médico escreve o laudo de um jeito, usando termos e estilos próprios. Essa falta de padrão dificulta que os hospitais cruzem dados rapidamente para descobrir se há um surto de uma doença, por exemplo, ou para puxar o histórico completo do paciente em um clique.
Para resolver isso, os pesquisadores da Universidade Federal de Alagoas (Ufal) ensinaram uma inteligência artificial a ler esses textos médicos em português e organizá-los de forma automática e padronizada. A IA é capaz de traduzir e padronizar laudos de tomografia de tórax em segundos, ajudando hospitais a tomarem decisões médicas muito mais rápidas e precisas.
A solução desenvolvida pelos cientistas foi tão bem recebida pela comunidade científica que conquistou o prêmio de Melhor Artigo Nacional no Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS 2026). O projeto de Alagoas superou outros 168 trabalhos de todo o país.
A IA já foi testada em 1.102 exames reais e teve a aprovação de 12 médicos radiologistas. Ela consegue identificar o tipo de exame, a técnica e as conclusões do médico, organizando tudo em um “banco de dados inteligente” instantaneamente.
Mais eficiência para a saúde pública
Ao contrário do que muitos temem sobre a IA, o objetivo aqui é puramente humanitário e de suporte. A tecnologia chega para somar e aliviar a carga de trabalho dos profissionais de saúde, nunca para substituí-los.
“A ferramenta torna a informação clínica mais acessível para a gestão do hospital, auditorias e para a continuidade do cuidado com o paciente. Isso é especialmente valioso no SUS, onde a organização rápida dos dados se traduz diretamente em eficiência e um atendimento de melhor qualidade para a população”, explica o professor Marcelo Costa Oliveira, um dos coordenadores do projeto.
O trabalho de excelência foi construído a muitas mãos por talentos da nossa terra: a médica radiologista Juliana Simon Petruceli, o professor Marcelo Costa Oliveira, o estudante de computação José Arthur Sabino e o mestre em informática Tarcísio Lima Ferreira.
Mais premiação
Além do prêmio com a pesquisa sobre inteligência artificial em laudos radiológicos, a Ufal conquistou o prêmio de Melhor Artigo, na categoria “Ferramentas”, com o trabalho GestAR: uma plataforma de telessaúde para triagem e acompanhamentolongitudinal de gestantes de alto risco, selecionado entre mais de 30 produções científicas submetidas à premiação.
