Leitura assistiva de prescrições médicas com IA multimodal e busca de preços: modelo funcional e validação prática

Abstract

Esta dissertação apresenta a concepção, desenvolvimento e avaliação de um aplicativo móvel destinado a auxiliar pacientes na leitura de prescrições médicas e na obtenção de referências de preços dos medicamentos prescritos. A proposta busca oferecer uma alternativa acessível e anônima para melhorar o entendimento da posologia e apoiar decisões de compra, especialmente em contextos de menor letramento digital ou caligrafia médica difícil. O sistema permite ao usuário capturar ou importar a imagem da receita, selecionar a área de interesse e submeter o trecho recortado ao modelo de inteligência artificial multimodal GPT-4o (OpenAI), que identifica os nomes dos medicamentos e suas dosagens. Os itens reconhecidos são utilizados como entrada em buscas realizadas por meio do Google Custom Search, com extração automatizada de valores em reais e exibição direta dos preços mínimos e máximos encontrados. A avaliação funcional foi realizada com 36 prescrições reais anonimizadas, classificadas em três grupos: manuscritas (fotografadas), digitalizadas e em PDF. Cada receita foi processada pelo aplicativo, e os resultados foram analisados quanto à correta extração dos medicamentos e à exibição da faixa de preços. O desempenho foi satisfatório nos grupos digitalizados e impresso, com limitações observadas nos manuscritos com caligrafia ilegível. A solução respeita os princípios da LGPD e da ética em pesquisa em saúde, e pode servir como base para futuras implementações em contextos assistenciais ou educativos.

Abstract: This dissertation presents the conception, development, and evaluation of a mobile application designed to assist patients in reading medical prescriptions and obtaining reference prices for prescribed medications. The proposal aims to provide an accessible and anonymous alternative to improve understanding of dosage instructions and support purchase decisions, particularly in contexts with low digital literacy or illegible medical handwriting. The system allows the user to capture or import a prescription image, manually select the relevant area, and submit the cropped section to the multimodal artificial intelligence model GPT-4o (OpenAI), which identifies the medication names and dosages. The recognized items are then used as input in searches performed through Google Custom Search, with automated extraction of values in Brazilian reais and direct display of the minimum and maximum prices found. Functional evaluation was conducted using 36 anonymized real prescriptions, classified into three groups: handwritten (photographed), digitized, and PDF. The application processed each prescription, and the results were analyzed to ensure the correct extraction of medications and display of price ranges. Performance was satisfactory for digitized and printed documents, with limitations observed in prescriptions containing illegible handwriting. The solution complies with the LGPD and adheres to ethical standards in health research, serving as a foundation for future implementations in assistive or educational contexts.