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RIVM: Acelerar a atualização da base de termos da OMS com IA segura e validação por especialistas humanos

Como o RIVM e a Acolad traduziram a CID-11 da OMS para neerlandês, utilizando um motor de IA específico e revisão por especialistas humanos.

Indústria e serviços

Sobre o RIVM

RIVM (Rijksinstituut voor Volksgezondheid en Milieu), o Instituto Nacional de Saúde Pública e Ambiente, é um instituto de investigação do governo neerlandês subordinado ao Ministério da Saúde, Bem-Estar e Desporto. Realiza investigação e presta aconselhamento científico independente nas áreas de saúde pública, de cuidados de saúde e de proteção ambiental. 

No âmbito deste trabalho, o RIVM mantém a versão em neerlandês das classificações internacionais de saúde, incluindo a Classificação Internacional de Doenças (CID) da OMS — uma responsabilidade que abrange os Países Baixos, as Caraíbas Neerlandesas e outros territórios de língua neerlandesa, onde uma classificação coerente constitui a base para estatísticas de saúde comparáveis. 

O desafio

Atualização de uma classificação nacional de doenças dentro de um prazo global

A CID é a norma mundial para o registo e a classificação de doenças, condições de saúde e causas de morte. Gerido pela OMS, permite que os países elaborem estatísticas de saúde que sejam comparáveis a nível internacional. A OMS estabeleceu o final de 2027 como prazo para que os Estados-Membros comecem a comunicar as estatísticas de mortalidade e morbilidade utilizando a última revisão, a CID-11.

A transição da CID-10 para a CID-11 é significativa: além de cerca de 1,5 milhões de palavras de conteúdo novo e revisto, traz alterações estruturais e novos capítulos. As revisões anteriores eram traduzidas manualmente por especialistas durante longos períodos — uma abordagem que ainda funciona, mas que está limitada pela capacidade dos especialistas. Com um prazo fixo e um orçamento definido, o RIVM teve de encontrar um equilíbrio entre rapidez e precisão, sendo que a precisão era o mais importante: uma vez que a CID é uma classificação e não um texto comum, um único termo errado pode levar a que um diagnóstico seja atribuído ao código errado e distorcer as estatísticas resultantes.

Uma versão fiável em neerlandês é importante para além dos Países Baixos. Os profissionais de saúde registam os dados e comunicam em neerlandês, e o RIVM é responsável pela classificação em todas as regiões de língua neerlandesa — tornando-se assim a base da qual dependem dados de saúde comparáveis. 

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A abordagem

Desenvolvimento de um motor de IA específico para o RIVM, com o apoio de experiência humana

O RIVM e a Acolad encararam a atualização da CID-11 como uma oportunidade para aplicar IA em grande escala num projeto com terminologia altamente especializada, combinando a tradução automatizada com a revisão por especialistas humanos para garantir a precisão, a consistência e a usabilidade.

Um motor de IA dedicado e seguro. Desenvolvemos um motor específico para este projeto, treinado com base na terminologia existente do RIVM e executado no ambiente seguro da própria Acolad, de modo a garantir a segurança exigida pelo setor público.

Um fluxo de trabalho escalável. Foi primeiramente testado numa amostra dos termos que o RIVM considerava serem os mais difíceis, antes de ser aplicado a toda a classificação.

Avaliação por especialistas. Linguistas com conhecimentos especializados em terminologia específica do domínio analisaram os resultados gerados pela IA quanto à qualidade linguística — um nível de garantia que a avaliação automatizada, por si só, não poderia proporcionar. 

1,5 milhões de palavras

Traduzidas do inglês para o neerlandês

100 mil sinónimos

Gerados por IA para ajudar na pesquisa

2 anos

Revisão por peritos em curso
Os resultados

Entrega de uma primeira versão preliminar em neerlandês e criação de uma base para a revisão por peritos

O projeto produziu uma primeira versão completa, em neerlandês, da classificação atualizada, cuja qualidade linguística foi revista e está pronta para ser validada pelos peritos do RIVM.

O RIVM precisava de uma tradução de base sólida e de boa qualidade — não um texto acabado, mas sim uma base fiável para a revisão por especialistas que uma classificação desta importância exige. Foi isso que o projeto proporcionou. O instituto admite abertamente que ainda não se tem uma visão completa da eficiência: uma vez que a qualidade é fundamental, está a analisar minuciosamente os resultados, e a poupança líquida final dependerá desse trabalho.

Uma experiência valiosa em IA para ambas as organizações

Tanto para o RIVM como para a Acolad, o projeto representou um passo importante na aplicação de IA a trabalho de terminologia em grande escala. Isso proporcionou uma visão clara sobre como a automatização segura e a validação por especialistas humanos podem funcionar em conjunto: A IA proporciona rapidez e escala, enquanto a experiência humana garante a precisão, o contexto e a integridade da classificação.

Destacaram-se duas lições. Em primeiro lugar, num projeto tão exigente como este, a revisão humana revelou-se inestimável, uma vez que a avaliação automatizada da qualidade nem sempre funciona da melhor forma com conteúdos como bases terminológicas. Em segundo lugar, um processo assistido por IA comporta-se de forma diferente da tradução manual habitual. A fase inicial decorre de forma mais lenta, através do trabalho de pré-produção: estabelecer as bases com a recolha e limpeza de dados, a criação de uma memória de tradução, a engenharia de prompts e um motor de tradução personalizado. Com isto implementado, o fluxo de trabalho passa a produzir mais rapidamente e em grande escala, sendo a avaliação exaustiva o próximo passo essencial.

Olhando para o futuro

A dimensão do projeto reflete-se na fase seguinte: A análise realizada pelos peritos do RIVM está agora em curso e prevê-se que se prolongue por cerca de dois anos. Parte desse trabalho consiste em aperfeiçoar os sinónimos gerados pela IA: alguns, embora linguisticamente corretos, precisam de ser reposicionados na hierarquia, para que as condições sejam codificadas e contabilizadas no local correto, tal como exige uma classificação estatística.

Para o RIVM, um resultado importante é a própria experiência adquirida com o projeto — uma perceção mais clara de onde a IA ajuda e onde a experiência humana é indispensável, bem como uma visão valiosa sobre como fazer com que ambas funcionem da melhor forma em conjunto.

"Todas as organizações estão a utilizar cada vez mais IA e, quanto mais projetos se realizam, mais se aprende e mais experiência se adquire. É algo que se pode partilhar e que também nos permite aprender enquanto instituição."

Joost Wammes
Responsável pelo projeto, RIVM
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