Anamnese em otorrinolaringologia - uma nova abordagem com o uso de IA

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Grande parte dos desafios em otorrinolaringologia começa na anamnese: diversos sintomas comuns apresentados pelos pacientes, como obstrução nasal, rouquidão ou tontura podem ter origens muito distintas, de condições benignas e transitórias até doenças crônicas ou mesmo graves.

Diferenciar essas possibilidades exige uma coleta de informações estruturada e detalhada, que inclui antecedentes, hábitos de vida, histórico ambiental e ocupacional, além de descrições minuciosas do início e da evolução dos sintomas.

No entanto, as circunstâncias dificultam a realização desse processo de coleta de dados de forma ideal: consultas rápidas podem deixar lacunas importantes; a variedade de sintomas simultâneos dificulta a organização dos registros; e a digitação manual consome tempo que poderia ser dedicado à observação clínica.

A inteligência artificial (IA) pode ser a solução para reverter esse cenário, transformando a abordagem da anamnese nas consultas de otorrino. As mais recentes inovações nesse campo estão trazendo para a realidade dos consultórios e clínicas novas ferramentas capazes de automatizar registros, sugerir perguntas específicas, padronizar descrições e gerar resumos prontos para o prontuário eletrônico, sem comprometer a personalização do atendimento.

Descubra nesse artigo quais são essas ferramentas e os benefícios que trazem para o médico otorrinolaringologista, e veja também aplicações avançadas que estão sendo estudadas para essa especialidade.

Particularidades da anamnese em otorrinolaringologia
IA como facilitadora da anamnese: aplicações práticas
Benefícios específicos para o otorrinolaringologista
Integração com o prontuário eletrônico
Considerações éticas e práticas
Tendências avançadas de IA em otorrinolaringologia

Particularidades da anamnese em otorrinolaringologia

Diferente de outras áreas, a anamnese em otorrino deve contemplar múltiplos sistemas interligados: ouvido, nariz, seios paranasais, garganta e laringe. Alguns exemplos:

Orelha: o médico precisa investigar otites recorrentes, perda auditiva, zumbido, otorreia, vertigem e exposições ambientais como ruído intenso ou viagens aéreas.
Nariz e seios paranasais: obstrução nasal, rinorreia, crises de espirros, cefaleia, sinusites de repetição e uso frequente de descongestionantes são dados que não podem faltar.
Garganta e laringe: queixas como rouquidão, disfagia, dor de garganta, tosse crônica e sinais de refluxo gastroesofágico têm grande relevância clínica.

Além disso, é essencial registrar fatores agravantes ou de risco: tabagismo, alergias, histórico familiar, profissão e exposição a agentes químicos ou poeira. O exame físico, muitas vezes complementado por exames de imagem e outros, só faz sentido pleno quando bem contextualizado pela história clínica.

IA como facilitadora da anamnese: aplicações práticas

1. Transcrição em tempo real

A IA é capaz de transcrever automaticamente o diálogo entre médico e paciente, capturando tanto a queixa principal quanto os detalhes complementares. Isso reduz a necessidade de digitação, permitindo que o especialista mantenha contato visual, observe expressões, avalie a voz do paciente e se concentre no exame físico.

2. Sugestão de perguntas direcionadas

Com base no que foi dito até o momento, no histórico disponibilizado e nas anotações realizadas, a IA pode sugerir ao médico perguntas adicionais relevantes. Por exemplo:

Se o paciente relata rouquidão persistente, a IA pode lembrar de investigar tabagismo, refluxo ou esforço vocal.
Em quadros de obstrução nasal, pode sugerir perguntar sobre histórico de alergia, uso de sprays descongestionantes ou frequência de infecções sinusais.

Esses insights funcionam como checklists inteligentes, evitando omissões e garantindo que a anamnese seja abrangente.

3. Geração automática de resumos clínicos

Um dos maiores ganhos é a capacidade da IA de sintetizar as informações coletadas em resumos estruturados, prontos para inclusão no prontuário eletrônico. Isso pode ser feito em dois formatos:

Histórico clínico tradicional: um texto contínuo que integra antecedentes, evolução do quadro, achados do exame físico e condutas adotadas.
Modelo SOAP: dividido em Subjetivo, Objetivo, Avaliação e Plano, padronizando os registros e favorecendo o raciocínio clínico.

4. Organização das informações em blocos estruturados

Outra possibilidade é a segmentação inteligente dos dados. A IA categoriza as informações em blocos temáticos, como sintomas, alergias, histórico familiar, doenças pregressas e medicamentos em uso. Essa estrutura facilita a visualização rápida de dados relevantes para a consulta, ajudando a guiar o raciocínio clínico.

Benefícios específicos para o otorrinolaringologista

Mais tempo para o exame físico: com a IA cuidando dos registros, o médico pode dedicar maior atenção à nasofibroscopia, otoscopia ou à análise da voz do paciente, por exemplo.
Menos risco de omissões: sintomas de diferentes sistemas muitas vezes se confundem; a IA ajuda a não deixar de fora informações relevantes.
Melhor acompanhamento longitudinal: doenças como rinite alérgica, perda auditiva progressiva ou disfonia crônica exigem registros consistentes ao longo de meses ou anos.
Agilidade no raciocínio clínico: ao resumir e estruturar dados, a IA facilita a análise para que o médico avance a investigação e estabeleça as hipóteses diagnósticas.

Integração com o prontuário eletrônico

Na prática, a inteligência artificial mostra seu maior valor quando está integrada diretamente ao software médico, e não como uma ferramenta isolada. Essa integração garante que todos os recursos citados já estejam disponíveis dentro do fluxo natural da consulta, sem exigir exportações, cópias manuais ou o uso de aplicativos paralelos.

Softwares médicos como o HiDoctor já oferecem esse modelo de integração. O resultado vai além da conveniência, oferecendo ao médico:

mais eficiência, pois não é preciso alternar entre diferentes plataformas;
mais qualidade, já que as informações geradas pela IA são automaticamente organizadas e salvas no prontuário;
e, sobretudo, mais segurança, com dados sensíveis armazenados dentro de um ambiente protegido e em conformidade com a legislação brasileira sobre sigilo e proteção de informações em saúde.

Outro ponto importante é a continuidade do atendimento. Com a IA integrada ao prontuário, cada consulta acrescenta dados estruturados e facilmente consultáveis, formando uma linha do tempo organizada da saúde do paciente.

Considerações éticas e práticas

O uso de IA nas consultas exige atenção principalmente a esses três pontos:

Revisão médica: os registros gerados devem ser validados pelo especialista antes de serem salvos no prontuário.
Consentimento informado: o paciente precisa saber e concordar que sua consulta seja ouvida, transcrita e analisada por IA.
Proteção de dados: gravações de voz, resumos e relatórios clínicos devem seguir normas de sigilo e segurança da informação.

Tendências avançadas de IA em otorrinolaringologia

Um estudo^[1] bibliométrico recente analisou 498 artigos publicados entre 1982 e 2024 sobre o uso da IA em otorrinolaringologia, identificando tendências-chave no campo.

Diagnóstico e estadiamento de tumores de cabeça e pescoço
A IA aplicada à radiômica (ou seja, à extração automatizada de características quantitativas de imagens radiológicas) pode ajudar na detecção precoce, estratificação de risco e decisão terapêutica nos tumores ORL. Isso inclui análise de ressonância magnética e tomografia computadorizada para identificar extensão de doença, comportamento tumoral e resposta ao tratamento.
Avaliação de rinossinusite e doenças inflamatórias crônicas
Algoritmos podem avaliar padrões anatômicos e de lesão em exames tomográficos de seios paranasais, auxiliando na escolha de abordagem (cirúrgica ou medicamentosa) mais adequada com base na gravidade objetiva.
Otite média e outras condições inflamatórias
A IA pode melhorar a sensibilidade do diagnóstico via tomografia computadorizada de estruturas do ouvido médio, útil em casos crônicos ou complicados, onde sinais radiológicos sutis podem passar despercebidos.
Foco no paciente: educação e prognóstico
A crescente atenção à educação do paciente e qualidade de vida sugere que sistemas de IA possam, no futuro, ser usados para prever desfechos clínicos, orientar expectativas terapêuticas e auxiliar no engajamento do paciente por meio de estratégias personalizadas.

Por que isso importa?

Complementa a anamnese e documentação clínica: essas aplicações ampliam o papel da IA além do registro, alcançando o apoio direto ao diagnóstico e planejamento terapêutico.
Eleva a precisão diagnóstica: ferramentas radiômicas podem identificar alterações que escapariam ao olhar humano ou a análises subjetivas.
Apoia decisões complexas: especialmente em casos oncológicos ou cirúrgicos, onde insights fundamentados em dados fazem diferença.
Promove cuidado centrado no paciente: ao prever desfechos e educar proativamente, essas soluções podem melhorar adesão, satisfação e segurança.

A inteligência artificial não substitui o raciocínio clínico, mas amplia a capacidade do médico de conduzir consultas mais completas, seguras e bem documentadas. Em otorrinolaringologia, onde múltiplos sistemas se interligam e pequenos detalhes podem alterar diagnósticos, a IA representa uma ferramenta estratégica: libera o especialista das tarefas mecânicas, assegura registros de qualidade e fortalece o acompanhamento longitudinal dos pacientes.

No futuro próximo, as tendências avançadas hoje ainda em fase de estudo poderão ser incorporadas à prática clínica, oferecendo ao otorrinolaringologista uma visão ainda mais precisa e abrangente da condição de cada paciente.

Todos os usuários do HiDoctor já podem aproveitar os benefícios da inteligência artificial integrada ao prontuário eletrônico. O HiDoctor LIVE, nosso módulo de IA, fornece insights clínicos e informações estruturadas em tempo real para resumir e organizar suas consultas, além de possibilitar a transcrição da consulta de forma automática.

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