Dyania Health implementa IA local para analisar décadas de prontuários médicos de hospitais
Impulsionado por hardware e bibliotecas de software da NVIDIA, o mecanismo de raciocínio de IA Synapsis AI, da Dyania Health, ajuda equipes clínicas a extrair insights críticos de anos de prontuários médicos não estruturados diretamente por trás dos firewalls dos hospitais.
Os hospitais acumulam décadas de prontuários médicos não estruturados, que variam de anotações médicas manuscritas e relatórios cirúrgicos a laudos patológicos e resumos de alta. Revisar anos de prontuários manualmente consome uma quantidade enorme de tempo dos médicos. Para resolver esse gargalo, a startup de IA clínica Dyania Health, com sede em Nova Jersey, lançou o Synapsis AI, um mecanismo assistivo de raciocínio clínico projetado para analisar históricos médicos complexos sem comprometer a privacidade dos pacientes.
Raciocínio clínico diretamente por trás dos firewalls dos hospitais
O Synapsis AI atua sobre anotações, relatórios e resultados de exames dentro do prontuário eletrônico do paciente, conectando descobertas dispersas ao longo dos anos. A plataforma gera sinais clínicos rastreáveis até sua fonte exata no prontuário, alertando as equipes de atendimento sobre pacientes que necessitam de intervenção urgente.
Para atender a rigorosos requisitos de segurança de dados, o Synapsis AI é executado inteiramente em infraestrutura local (on-premises) usando computação acelerada por NVIDIA dentro do firewall existente da rede de saúde. Como todos os prontuários são processados localmente em servidores com GPUs nos próprios hospitais, os dados dos pacientes nunca são transmitidos externamente nem compartilhados em redes de terceiros.
A Dyania Health desenvolve e treina seus modelos clínicos usando as bibliotecas abertas do NVIDIA NeMo. Em seguida, os modelos são otimizados para inferência com NVIDIA TensorRT e TensorRT-LLM, permitindo uma execução mais rápida e eficiente em termos de recursos no hardware local. O sistema funciona estritamente como uma ferramenta assistiva, o que significa que os profissionais de saúde mantêm a supervisão final, revisando as evidências extraídas e tomando todas as decisões de atendimento.
Validação no mundo real na Cleveland Clinic
O impacto prático da tecnologia foi demonstrado em uma grande iniciativa de pesquisa em cardiologia na Cleveland Clinic. A instituição médica utilizou o Synapsis AI para apoiar um estudo que examinou mais de 7.800 pacientes submetidos à substituição de válvula aórtica entre 2005 e 2021.
O Synapsis AI analisou toda a coorte multianual — incluindo ecocardiogramas históricos registrados após a cirurgia —, uma tarefa que teria levado anos para os médicos executarem manualmente. Utilizando esses dados, a plataforma ajudou a construir um modelo preditivo para avaliar a deterioração da válvula cardíaca e a probabilidade de reintervenção aos três, cinco e dez anos após a cirurgia.
"Usar a tecnologia para reunir e analisar informações que possam nos ajudar a prever a durabilidade de válvulas cardíacas implantadas é um passo promissor em direção a melhores resultados e a um atendimento mais personalizado para os pacientes", destacou o Dr. Lars Svensson, chefe do Heart, Vascular & Thoracic Institute da Cleveland Clinic.
Além dos cuidados cardiovasculares, a mesma estrutura de análise de prontuários está sendo adaptada para outros fluxos de trabalho médicos complexos, incluindo a triagem de pacientes para ensaios clínicos, o preenchimento de registros clínicos e a identificação de lacunas em tratamentos contínuos nas áreas de cardiologia e oncologia.
