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O trabalho de desenvolvimento da nova versão da ferramenta de inteligência artificial (IA) utilizada pela Direção-Geral da Saúde (DGS) para a codificação automática das causas de morte em Portugal - AUTOCOD 2.0 - foi recentemente destacado num artigo científico publicado na revista PLOS Digital Health*.

A ferramenta foi desenvolvida por uma equipa de investigação do Instituto de Engenharia de Sistemas e Computadores – Investigação e Desenvolvimento (INESC-ID) e do Instituto Superior Técnico (IST), da Universidade de Lisboa.

A atribuição de códigos da Classificação Internacional de Doenças (CID) às causas de morte registadas nos certificados de óbito é uma tarefa essencial em saúde pública. Esta codificação permite monitorizar o estado de saúde da população e apoiar a realização de estudos de mortalidade e morbilidade.

Em 2017, a DGS desenvolveu a primeira versão do sistema AUTOCOD, com o objetivo de automatizar este processo e permitir o acompanhamento, quase em tempo real, das causas de morte em Portugal. Esta informação é fundamental para apoiar a vigilância epidemiológica e a monitorização da mortalidade, permitindo orientar a análise, a gestão e a comunicação de risco, particularmente em contextos de eventos epidemiológicos ou fenómenos climáticos associados a excesso de mortalidade.

A nova versão, AUTOCOD 2.0, baseia-se num modelo moderno de linguagem generativa - o LLaMA - e permite uma codificação mais precisa e eficiente. Entre as novas funcionalidades, destaca-se a possibilidade de codificar múltiplas causas de morte, ampliando o potencial de análise dos dados disponíveis.

Esta iniciativa faz parte da estratégia da DGS de incorporar IA nos seus processos e de modernizar a forma de análises de dados e produção de informação em saúde.

* Coutinho I, Correia GM, Martins B, Moreira A, Peralta-Santos A (2026) ICD coding of death certificates with generative language models. PLOS Digital Health 5(2): e0001245. https://doi.org/10.1371/journal.pdig.0001245