# O processamento de linguagem natural é superior aos métodos tradicionais para identificar desfechos cirúrgicos em prontuários eletrônicos?

> Sim, segundo esta revisão sistemática com meta-análise, modelos de processamento de linguagem natural (NLP) identificaram complicações pós-operatórias com sensibilidade maior que modelos tradicionais não-NLP (0,92 vs 0,58), mantendo especificidade comparável (0,99 vs 0,98). Assim, o NLP pode ser útil tanto para confirmar quanto para excluir documentação de desfechos cirúrgicos.

Estudo citado: Mellia JA, Basta MN, Toyoda Y, Othman S, Elfanagely O, Morris MP et al.. Natural Language Processing in Surgery: A Systematic Review and Meta-analysis. Annals of surgery. 2021. DOI: https://doi.org/10.1097/SLA.0000000000004419. PubMed: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/33074901/

## Resposta

A revisão sistemática com meta-análise avaliou o uso de processamento de linguagem natural (NLP) para extrair desfechos cirúrgicos a partir de prontuários eletrônicos. Foram incluídos 29 artigos publicados a partir de 2000, sendo que mais da metade (n = 15) foi publicada após 2018, indicando crescimento recente do interesse no tema. O desfecho mais frequentemente estudado foi complicação pós-operatória (n = 14).

Na comparação entre modelos de NLP e modelos tradicionais não-NLP, os primeiros apresentaram sensibilidade significativamente maior para identificar complicações pós-operatórias: 0,92 (intervalo de confiança de 0,87 a 0,95) versus 0,58 (0,33 a 0,79), com P < 0,001. As especificidades foram comparáveis: 0,99 (0,96 a 1,00) para NLP e 0,98 (0,95 a 0,99) para não-NLP.

A análise das matrizes de razão de verossimilhança sumarizadas sugeriu que os modelos tradicionais não-NLP têm utilidade clínica para confirmar a documentação de desfechos ou diagnósticos, enquanto os modelos de NLP podem ser utilizados de forma confiável tanto para confirmar quanto para excluir a documentação desses desfechos. Isso implica que o NLP pode reduzir a necessidade de revisão manual extensa e diminuir vieses associados a métodos subjetivos.

Os autores concluem que o uso de NLP para extrair uma variedade de desfechos cirúrgicos, especialmente complicações pós-operatórias, está se acelerando em diversas disciplinas e áreas de pesquisa em desfechos clínicos. Apesar de o resumo não detalhar limitações específicas dos estudos incluídos, a heterogeneidade metodológica e a variação nas populações e nos sistemas de NLP podem influenciar a aplicabilidade dos achados.

Para o médico brasileiro, os resultados sugerem que ferramentas de NLP podem auxiliar na identificação de complicações cirúrgicas em grandes bases de dados de prontuários eletrônicos, com potencial para melhorar a acurácia e a eficiência de auditorias e pesquisas. No entanto, a implementação requer validação local e consideração das características dos sistemas de saúde.

## O que o estudo mostrou

Revisão sistemática com meta-análise que incluiu 29 artigos publicados a partir de 2000, sendo 15 após 2018. O desfecho mais comum foi complicação pós-operatória (n = 14). Modelos de NLP tiveram sensibilidade de 0,92 (0,87-0,95) versus 0,58 (0,33-0,79) para modelos não-NLP (P < 0,001), com especificidades comparáveis (0,99 e 0,98, respectivamente). Análise de razão de verossimilhança indicou que NLP pode confirmar e excluir documentação de desfechos, enquanto métodos tradicionais são úteis principalmente para confirmar.

## Limitações

O resumo não informa detalhes sobre as limitações dos estudos incluídos, como heterogeneidade das populações, variação nos algoritmos de NLP ou risco de viés. Também não são descritas características dos sistemas de prontuário eletrônico avaliados, o que limita a generalização dos achados para diferentes contextos clínicos.

## Aplicação no consultório

Os achados podem orientar a adoção de ferramentas de NLP para monitorar complicações cirúrgicas e otimizar a gestão do consultório, reduzindo o tempo gasto em revisão manual de prontuários. Para o médico, isso significa maior eficiência em auditorias e pesquisas, mas é essencial validar os modelos no contexto local e considerar a integração com sistemas existentes.

## Perguntas para aprofundar

- Como o processamento de linguagem natural pode ser aplicado na prática clínica cirúrgica?
- Quais são as limitações dos métodos tradicionais de extração de dados em prontuários eletrônicos?
- O processamento de linguagem natural pode substituir a revisão manual na identificação de complicações pós-operatórias?

Tema: IA em triagem e prontuário eletrônico. Página: https://alphadoctor.com.br/ciencia/ia-triagem-prontuario/o-processamento-de-linguagem-natural-e-superior-aos-metodos-tradicionais-para/

Conteúdo educacional para profissionais de saúde, baseado no resumo do artigo citado. Não substitui a leitura do estudo original nem avaliação clínica.