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Tarjar anotações clínicas para pesquisa e compartilhamento

A narrativa clínica em texto livre é o tipo de dado de saúde mais difícil de tarjar à mão. A IA resolve em segundos, mantendo intactos o diagnóstico e o tratamento.

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Selecione as informações a tarjar e solte seu documento. A primeira página é tarjada em segundos, sem precisar de conta.

Tarjando: Nomes de pessoas, E-mails, Telefones, Endereços, Números de cartão de crédito

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*Durante esta demonstração, seus arquivos são processados com segurança e excluídos imediatamente. Crie uma conta para tarjar documentos inteiros e gerenciar seus arquivos e configurações.

O Tarjar PDF AI desidentifica anotações clínicas automaticamente, detectando nomes de pacientes, datas e identificadores conforme o Safe Harbor da HIPAA, e mantém a narrativa clínica intacta para pesquisa e compartilhamento. Funciona com anotações digitalizadas e em texto livre. Revise cada detecção e exporte um PDF achatado sem dados de saúde recuperáveis.

O desafio das anotações em texto livre

Ao contrário dos campos estruturados, as anotações clínicas trazem dados de saúde espalhados em linguagem natural: “Consulta com o Sr. Oliveira em 12 de março no Hospital das Clínicas.” Identificar cada ocorrência manualmente em centenas de páginas é lento e sujeito a erros.

Quando é preciso tarjar anotações clínicas

  • Compartilhamento para segunda opinião ou parecer de especialista
  • Bases de dados de pesquisa (treinamento de modelos de PLN, estudos retrospectivos)
  • Casos didáticos para residentes
  • Revisões de melhoria da qualidade entre departamentos

Reconhecimento de entidades nomeadas sensível ao contexto

O Azure AI Language usa a compreensão do contexto para encontrar nomes, lugares, datas e organizações em texto livre. Combinado com padrões “Sempre tarjar” para identificadores específicos da instituição (número de prontuário, número do quarto), a cobertura costuma passar de 95% em uma única passada.

How it works

  1. 1

    Envie as anotações

    Resumos de alta, evoluções, cartas de parecer — avulsos ou em lote.

  2. 2

    Varredura padrão de PHI

    Pessoa, Data, Endereço, Organização, Telefone, E-mail.

  3. 3

    Auditoria no Studio

    Para uso em pesquisa, audite uma amostra antes do processamento em massa.

  4. 4

    Baixe

    Anotações desidentificadas, prontas para uso externo.

Para a pesquisa clínica

Bases de treinamento de PLN muitas vezes precisam de narrativa clínica real, com todos os dados de saúde removidos. Tarje milhares de anotações em lotes, mantendo o conteúdo clínico para o treinamento de modelos.

Frequently asked questions

Ele detecta nomes de médicos além de nomes de pacientes?

Sim — ambos são detectados como entidades “Pessoa”. Você pode manter os nomes dos médicos visíveis adicionando-os aos “Termos excluídos”.

E abreviações médicas como “BID” ou “SOS”?

Abreviações não são dados pessoais e não são ocultadas.

Ele detecta identificadores implícitos (por exemplo, “o único transplante de fígado em Genebra em 2024”)?

Não — identificadores implícitos exigem julgamento humano. Use tarjas manuais no Studio nesses casos.

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