TriNetX lança extração de informações de registros clínicos, validadas por especialistas e confiáveis para pesquisadores

Novas informações clínicas extraídas por processamento de linguagem natural (PLN) recebem pontuações de confiabilidade, são validadas com base em anotações clínicas revisadas por especialistas e vinculadas a dados estruturados de prontuários eletrônicos dos mesmos pacientes desidentificados

CAMBRIDGE, Massachusetts, 10 de novembro de 2026 /PRNewswire/ — Com os avanços da inteligência artificial (IA), a extração de informações de anotações clínicas tornou-se mais fácil do que nunca. O grande desafio para os pesquisadores, porém, é determinar se esses dados são confiáveis o suficiente para embasar evidências de mundo real. A TriNetX®, líder mundial em redes federadas de dados de saúde, anunciou hoje a disponibilização de informações clínicas extraídas de anotações por meio de processamento de linguagem natural (PLN), agora disponíveis na plataforma TriNetX LIVE(TM) e em conjuntos de dados para download. O recurso oferece aos pesquisadores dados prontos para análise, extraídos de mais de 800 milhões de anotações e relatórios clínicos. A expectativa é que esse volume chegue a aproximadamente 1 bilhão até o final de 2026.

As anotações clínicas contêm informações como estágio da doença, estado funcional e resultados de biomarcadores, que complementam os dados estruturados dos prontuários, mas são difíceis de extrair com confiabilidade. A TriNetX combina inteligência artificial (IA) com amplo conhecimento clínico e em informática em saúde para desenvolver fluxos de processamento com participação humana, treinados com um vasto conjunto de anotações clínicas anotadas e validadas como referência. Ao contrário de abordagens que se limitam à extração, a TriNetX valida cada pipeline com base em anotações anotadas por humanos, atribui um índice de confiança a cada fato e vincula os dados derivados dessas anotações aos dados estruturados de prontuários eletrônicos de saúde (EHR) dos mesmos pacientes desidentificados, permitindo que os pesquisadores ampliem coortes e constituam fenótipos refinados e clinicamente significativos.

Três salvaguardas sustentam cada fato:

Supervisão humana. Especialistas clínicos revisam e corrigem as etiquetas da IA, e os modelos são retreinados com base nessas correções. Cada módulo deve alcançar uma precisão de 0,90 ou superior em relação às anotações feitas por humanos.

Confirmação clínica. Os dados extraídos são testados em relação aos padrões clínicos esperados, e não apenas às métricas do modelo. Por exemplo, as curvas de sobrevida baseadas no índice de desempenho ECOG (Eastern Cooperative Oncology Group) mostraram uma menor sobrevida para pacientes com pontuação igual ou superior a dois.

Monitoramento contínuo. A TriNetX monitora o desempenho dos modelos à medida que novas organizações de saúde aderem ao programa de anotações clínicas e novos tipos de anotação são incorporados, aprimorando os modelos conforme surgem variações nos dados.

Os resultados iniciais mostram que os dados extraídos das anotações clínicas ampliaram a cobertura das informações sobre o status de tabagismo de 22% para 67%, permitiram identificar 6 vezes mais pacientes do que os dados estruturados isoladamente em um estudo de coorte de câncer de pulmão e revelaram informações sobre o estado funcional segundo as escalas ECOG e Karnofsky para 292.000 pacientes oncológicos, dados que não estavam disponíveis nos campos estruturados dos prontuários.

“Direcionar a IA para analisar um prontuário é fácil. O diferencial da TriNetX está na maneira como fazemos isso: com rigor científico e conhecimento especializado, em uma rede federada global na qual os dados permanecem nas instituições que os geraram”, afirmou August Calhoun, CEO da TriNetX. “Isso permite que as anotações clínicas contribuam para a geração de evidências confiáveis e passíveis de escrutínio, à medida que a IA passa a integrar a rotina das pesquisas.”

“Nenhum sistema consegue extrair todos os detalhes das anotações clínicas de maneira simultaneamente precisa e significativa. Essa é uma limitação inerente à própria natureza da linguagem clínica”, afirmou Matvey Palchuk, MD, MS, FAMIA, diretor de Informática Médica da TriNetX. “Por isso, a validação é fundamental. Nosso objetivo é extrair informações que possam ser consideradas confiáveis para a geração de evidências.”

Os fatos extraídos por PLN das anotações clínicas abrangem atualmente histórico social (tabagismo e consumo de álcool), cardiologia, pneumologia, oncologia geral e biomarcadores, doenças hepáticas, entre outras áreas, e já estão disponíveis para os membros da rede TriNetX. Saiba mais em trinetx.com/data/clinical-notes.

Sobre a TriNetX, LLC

A TriNetX® é o Mecanismo Global da Verdade para uma Saúde Humana Melhor®. Impulsionada por uma rede segura e integrada, presente em mais de 14.200 centros clínicos em mais de 20 países, a TriNetX fornece evidências confiáveis, capazes de resistir ao mais rigoroso escrutínio científico internacional. Combinando dados globais, integridade inabalável e uma rara integração entre inteligência artificial e inteligência humana, a TriNetX acelera as descobertas científicas e promove melhores resultados em saúde em escala global. Visite trinetx.com ou siga a TriNetX no LinkedIn para saber mais.

Assessoria de Imprensa
TriNetX
Karen Tunks
E-mail: Karen.Tunks@TriNetX.com

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