INTRODUÇÃO: A atenção primária à saúde (APS), porta de entrada dos sistemas de saúde organizados, é o nível de atenção de maior contato com as populações e onde as pessoas são atendidas como sujeitos sociais e emocionais com projetos existenciais, sofrimentos e riscos para a saúde e não apenas como portadores de doenças classificáveis. Esse é o modelo da integralidade, opção adotada pelo Sistema Único de Saúde (SUS) brasileiro, desde sua criação oficial em 1990, para reorientação da assistência, em busca da consolidação dos seus princípios. Compatível com esses princípios estruturadores, a Medicina de Família e Comunidade (MFC) é a especialidade que atua na APS. Mas, os níveis de atenção secundária e terciária, que embasam seus conceitos no modelo explicativo biomédico, é que determinam discurso e prática da educação médica e delineiam a forma de registrar os eventos clínicos e de codificar os agravos. Essa forma de registrar e codificar revela-se insuficiente para abarcar o universo complexo de achados no cotidiano do atendimento à maioria das pessoas que acorrem à APS. Assim, este trabalho descreve um software de registro essencial, compatível com os princípios do SUS, com os atributos da APS e com as características estruturadoras da MFC, para os apontamentos do encontro terapêutico que ocorre na atenção primária à saúde. Propõe a integração do método Weed, de história clínica orientada ao problema, com a automatização das indicações de diretrizes clínicas, trazendo como exemplo o manejo e monitoramento dos principais fatores de risco cardiovascular. Mostra como a utilização de um protótipo funcional desse software impactou a quantidade e os custos de procedimentos (exames laboratoriais, consultas com especialistas, procedimentos hospitalares) realizados durante um ano de observação. MÉTODOS: Em um ambulatório de APS, foram observados dois grupos de pacientes com idade maior que 20 anos, atendidos durante o ano de 2003. O grupo intervenção foi atendido por uma equipe de saúde cujo médico de família e comunidade utilizou o software do registro clínico essencial. O grupo controle constou dos pacientes atendidos pelas equipes de saúde cujos médicos de família e comunidade não utilizaram o software. Ao final de um ano de observação, foram comparadas as diferenças entre os dois grupos, quanto ao perfil de indicação e utilização de recursos fora do ambulatório em foco. RESULTADOS: O número de pacientes sob observação foi de 4.193 (616 (15%) no grupo intervenção; 3.577 (85%) no grupo controle). Desses, 3280 realizaram 80.665 procedimentos. A média do número desses eventos foi de 29,28 e 22,00 eventos para cada paciente, nos grupos intervenção e controle, respectivamente (p <0,001). Da mesma forma, o custo médio por paciente/ano caiu de R$1.130,34 para R$611,51 (p < 0,001), e, a média do custo por procedimento, de R$25,96 para R$19,85 (p < 0,001), para os grupos controle e intervenção, respectivamente. CONCLUSÕES: A utilização de um registro clínico essencial que seja capaz de abrigar e dar suporte ao ritual terapêutico que de fato ocorre na APS, integrado a guidelines que automatizem manejo e monitoramento de fatores de risco cardiovascular, reduz significativamente o número e os custos com procedimentos realizados por pacientes atendidos na APS. / INTRODUCTION: Primary healthcare is the major portal of entry into organized health systems. In this setting attention to given not only to analysis of health risks characterized by classified diseases but also to social and emotional factors. The Brazilian public healthcare system (Sistema Único de Saúde - SUS) has utilized this integrated model since its inception in 1990. Family and community medicine is the specialty of Primary Care and is compatible with these principles. However, clinical education, often based on a dominance of clinical secondary and tertiary care with a strong bias towards experimental biomedicine has a strong influence over the manner in which clinical events are registered and coded. These factors can create limitations to data registry and is often inadequate to encompass the complex environment which is encountered in the day to day experience of the majority of patients encountered in Primary Care. The present work is based on the integration of the method of Weed of problem oriented medical record taking with an automation of clinical records and cardiovascular risk factor monitoring and management. We describe the results of the use of a software program for improving the essential clinical patient record during patient visits , including guided cardiovascular risk management surveillance. The software program is compatible with the principles of SUS, the Primary Care setting and the philosophy of Family Medicine. METHODS: In 2003, in an Primary Health Care ambulatory setting outpatients, 20 years or older, were either treated by care using the automated patient record including the riskfactor surveillance software (Intervention group, n= 616) or were treated following the standard practice protocols of their family physicians (Control Group, n=3577). At the end of the year patient outcomes and overall patient care costs were compared between the two groups. RESULTS: The average of the number of events (auxiliary tests, specialized referrals, and hospital admissions) decreased from 29.28 events per patient/year in the control group to 22.00 events per patient/year (p < 0,001) in the intervention group. Similarly the cost per patient/year decreased from R$1,130.34 to R$611.51 (p < 0.001), and the average cost per procedure decreased from R$25.96 to R$19.85 (p < 0.001) for the control and intervention groups, respectively. CONCLUSIONS: Our results demonstrated that the use of an primary care automated clinical patient record, including a software program to automate cardiovascular risk factors guidelines, can decrease the number and cost of complementary exams, referrals to specialists, and hospital procedures arising from primary care consultations.

INTRODUÇÃO: A atenção primária à saúde (APS), porta de entrada dos sistemas de saúde organizados, é o nível de atenção de maior contato com as populações e onde as pessoas são atendidas como sujeitos sociais e emocionais com projetos existenciais, sofrimentos e riscos para a saúde e não apenas como portadores de doenças classificáveis. Esse é o modelo da integralidade, opção adotada pelo Sistema Único de Saúde (SUS) brasileiro, desde sua criação oficial em 1990, para reorientação da assistência, em busca da consolidação dos seus princípios. Compatível com esses princípios estruturadores, a Medicina de Família e Comunidade (MFC) é a especialidade que atua na APS. Mas, os níveis de atenção secundária e terciária, que embasam seus conceitos no modelo explicativo biomédico, é que determinam discurso e prática da educação médica e delineiam a forma de registrar os eventos clínicos e de codificar os agravos. Essa forma de registrar e codificar revela-se insuficiente para abarcar o universo complexo de achados no cotidiano do atendimento à maioria das pessoas que acorrem à APS. Assim, este trabalho descreve um software de registro essencial, compatível com os princípios do SUS, com os atributos da APS e com as características estruturadoras da MFC, para os apontamentos do encontro terapêutico que ocorre na atenção primária à saúde. Propõe a integração do método Weed, de história clínica orientada ao problema, com a automatização das indicações de diretrizes clínicas, trazendo como exemplo o manejo e monitoramento dos principais fatores de risco cardiovascular. Mostra como a utilização de um protótipo funcional desse software impactou a quantidade e os custos de procedimentos (exames laboratoriais, consultas com especialistas, procedimentos hospitalares) realizados durante um ano de observação. MÉTODOS: Em um ambulatório de APS, foram observados dois grupos de pacientes com idade maior que 20 anos, atendidos durante o ano de 2003. O grupo intervenção foi atendido por uma equipe de saúde cujo médico de família e comunidade utilizou o software do registro clínico essencial. O grupo controle constou dos pacientes atendidos pelas equipes de saúde cujos médicos de família e comunidade não utilizaram o software. Ao final de um ano de observação, foram comparadas as diferenças entre os dois grupos, quanto ao perfil de indicação e utilização de recursos fora do ambulatório em foco. RESULTADOS: O número de pacientes sob observação foi de 4.193 (616 (15%) no grupo intervenção; 3.577 (85%) no grupo controle). Desses, 3280 realizaram 80.665 procedimentos. A média do número desses eventos foi de 29,28 e 22,00 eventos para cada paciente, nos grupos intervenção e controle, respectivamente (p <0,001). Da mesma forma, o custo médio por paciente/ano caiu de R$1.130,34 para R$611,51 (p < 0,001), e, a média do custo por procedimento, de R$25,96 para R$19,85 (p < 0,001), para os grupos controle e intervenção, respectivamente. CONCLUSÕES: A utilização de um registro clínico essencial que seja capaz de abrigar e dar suporte ao ritual terapêutico que de fato ocorre na APS, integrado a guidelines que automatizem manejo e monitoramento de fatores de risco cardiovascular, reduz significativamente o número e os custos com procedimentos realizados por pacientes atendidos na APS. / INTRODUCTION: Primary healthcare is the major portal of entry into organized health systems. In this setting attention to given not only to analysis of health risks characterized by classified diseases but also to social and emotional factors. The Brazilian public healthcare system (Sistema Único de Saúde - SUS) has utilized this integrated model since its inception in 1990. Family and community medicine is the specialty of Primary Care and is compatible with these principles. However, clinical education, often based on a dominance of clinical secondary and tertiary care with a strong bias towards experimental biomedicine has a strong influence over the manner in which clinical events are registered and coded. These factors can create limitations to data registry and is often inadequate to encompass the complex environment which is encountered in the day to day experience of the majority of patients encountered in Primary Care. The present work is based on the integration of the method of Weed of problem oriented medical record taking with an automation of clinical records and cardiovascular risk factor monitoring and management. We describe the results of the use of a software program for improving the essential clinical patient record during patient visits , including guided cardiovascular risk management surveillance. The software program is compatible with the principles of SUS, the Primary Care setting and the philosophy of Family Medicine. METHODS: In 2003, in an Primary Health Care ambulatory setting outpatients, 20 years or older, were either treated by care using the automated patient record including the riskfactor surveillance software (Intervention group, n= 616) or were treated following the standard practice protocols of their family physicians (Control Group, n=3577). At the end of the year patient outcomes and overall patient care costs were compared between the two groups. RESULTS: The average of the number of events (auxiliary tests, specialized referrals, and hospital admissions) decreased from 29.28 events per patient/year in the control group to 22.00 events per patient/year (p < 0,001) in the intervention group. Similarly the cost per patient/year decreased from R$1,130.34 to R$611.51 (p < 0.001), and the average cost per procedure decreased from R$25.96 to R$19.85 (p < 0.001) for the control and intervention groups, respectively. CONCLUSIONS: Our results demonstrated that the use of an primary care automated clinical patient record, including a software program to automate cardiovascular risk factors guidelines, can decrease the number and cost of complementary exams, referrals to specialists, and hospital procedures arising from primary care consultations.

O registro eletrônico do paciente (REP) está sendo gradativamente implantado no meio médico hospitalar. Grande parte das informações essenciais do REP está armazenada na forma de texto narrativo livre, dificultando operações de procura, análise e comparação de dados. O processamento de linguagem natural (PLN) refere-se a um conjunto de técnicas computacionais, cujo objetivo é a análise de texto através de conhecimentos léxicos, gramaticais e semânticos. O presente projeto propõe a criação de uma ferramenta computacional de investigação clínicoepidemiológica aplicada a textos narrativos médicos. Como metodologia propomos a utilização do processador de linguagem natural especializado em medicina MEDLEE desenvolvido para textos em Inglês. Para que seu uso seja possível textos médicos em Português são traduzidos ao Inglês automaticamente. A tradução automatizada (TA) é realizada utilizando o aplicativo baseado em regras SYSTRAN especialmente configurado para processar textos médicos através da incorporação de terminologias especializadas. O resultado desta seqüência de TA e PLN são informações conceituais que serão investigadas à procura de achados clínicos pré-definidos, atrvés de inferência lógica sobre uma ontologia. O objetivo experimental desta tese foi conduzir um estudo de recuperação de informações em um conjunto de 12.869 relatórios de radiografias torácicas à procura de vinte e dois achados clínicos e radiológicas. A sensibilidade e especificidade médias obtidas em comparação com referência formada pela opinião de três médicos radiologistas foram de 0,91 e 0,99 respectivamente. Os resultados obtidos indicam a viabilidade da procura de achados clínicos em relatórios de radiografias torácicas através desta metodologia de acoplamento da TA e PLN. Conseqüentemente em trabalhos futuros poderá ser ampliado o número de achados investigados, estendida a metodologia para textos de outras modalidades, bem como de outros idiomas / The Electronic Medical Record (EMR) is gradually replacing paper storage on clinical care settings. Most of essential information contained on EMR is stored as free narrative text, imposing several difficulties on automated data extraction and retrieval. Natural language processing (NLP) refers to computational linguistics tools, whose main objective is text analysis using lexical, grammatical and semantic knowledge. This project describes the creation of a computational tool for clinical and epidemiologic queries on narrative medical texts. The proposed methodology uses the specialized natural language processor MEDLEE developed for English language. To use this processor on Portuguese medical texts chest x-ray reports were Machine Translated into English. The machine translation (MT) was performed by SYSTRAN software, a rule based system customized with a specialized lexicon developed for this project. The result of serial coupling of MT an NLP is tagged text which needs further investigation for extracting clinical findings, whish was done by logical inference upon an ontolgy. The experimental objective of this thesis project was to investigate twenty-two clinical and radiological findings on 12.869 chest x-rays reports. Estimated sensitivity and specificity were 0.91 and 0.99 respectively. The gold standard reference was formed by the opinion of three radiologists. The obtained results indicate the viability of extracting clinical findings from chest x-ray reports using the proposed methodology through coupling MT and NLP. Consequently on future works the number of investigated conditions could be expanded. It is also possible to use this methodology on other medical texts, and on texts of other languages

O registro eletrônico do paciente (REP) está sendo gradativamente implantado no meio médico hospitalar. Grande parte das informações essenciais do REP está armazenada na forma de texto narrativo livre, dificultando operações de procura, análise e comparação de dados. O processamento de linguagem natural (PLN) refere-se a um conjunto de técnicas computacionais, cujo objetivo é a análise de texto através de conhecimentos léxicos, gramaticais e semânticos. O presente projeto propõe a criação de uma ferramenta computacional de investigação clínicoepidemiológica aplicada a textos narrativos médicos. Como metodologia propomos a utilização do processador de linguagem natural especializado em medicina MEDLEE desenvolvido para textos em Inglês. Para que seu uso seja possível textos médicos em Português são traduzidos ao Inglês automaticamente. A tradução automatizada (TA) é realizada utilizando o aplicativo baseado em regras SYSTRAN especialmente configurado para processar textos médicos através da incorporação de terminologias especializadas. O resultado desta seqüência de TA e PLN são informações conceituais que serão investigadas à procura de achados clínicos pré-definidos, atrvés de inferência lógica sobre uma ontologia. O objetivo experimental desta tese foi conduzir um estudo de recuperação de informações em um conjunto de 12.869 relatórios de radiografias torácicas à procura de vinte e dois achados clínicos e radiológicas. A sensibilidade e especificidade médias obtidas em comparação com referência formada pela opinião de três médicos radiologistas foram de 0,91 e 0,99 respectivamente. Os resultados obtidos indicam a viabilidade da procura de achados clínicos em relatórios de radiografias torácicas através desta metodologia de acoplamento da TA e PLN. Conseqüentemente em trabalhos futuros poderá ser ampliado o número de achados investigados, estendida a metodologia para textos de outras modalidades, bem como de outros idiomas / The Electronic Medical Record (EMR) is gradually replacing paper storage on clinical care settings. Most of essential information contained on EMR is stored as free narrative text, imposing several difficulties on automated data extraction and retrieval. Natural language processing (NLP) refers to computational linguistics tools, whose main objective is text analysis using lexical, grammatical and semantic knowledge. This project describes the creation of a computational tool for clinical and epidemiologic queries on narrative medical texts. The proposed methodology uses the specialized natural language processor MEDLEE developed for English language. To use this processor on Portuguese medical texts chest x-ray reports were Machine Translated into English. The machine translation (MT) was performed by SYSTRAN software, a rule based system customized with a specialized lexicon developed for this project. The result of serial coupling of MT an NLP is tagged text which needs further investigation for extracting clinical findings, whish was done by logical inference upon an ontolgy. The experimental objective of this thesis project was to investigate twenty-two clinical and radiological findings on 12.869 chest x-rays reports. Estimated sensitivity and specificity were 0.91 and 0.99 respectively. The gold standard reference was formed by the opinion of three radiologists. The obtained results indicate the viability of extracting clinical findings from chest x-ray reports using the proposed methodology through coupling MT and NLP. Consequently on future works the number of investigated conditions could be expanded. It is also possible to use this methodology on other medical texts, and on texts of other languages