O projeto apresenta uma ferramenta para a captação retrospectiva de casos em bases de dados clínicas, melhorando a eficiência com padrões como HL7 FHIR, SNOMED e DICOM. Supera limitações de métodos atuais, permitindo uma busca mais precisa e efetiva de casos para o treinamento de sistemas CAD a partir de prontuários médicos.

O projeto busca criar uma ferramenta de anotação versátil para sistemas CAD baseada em protocolos definidos. Evita implementar novas ferramentas específicas, economizando custos e reduzindo riscos. Simplifica a anotação para especialistas, adaptando-se eficientemente a diversos casos clínicos sem a complexidade associada de soluções específicas para cada patologia.

O projeto busca inovar por meio de uma interface para registrar o treinamento e validação de modelos preditivos, assegurando a qualidade e rastreabilidade dos produtos resultantes. Isso garante a documentação exaustiva das hipóteses experimentais verificadas durante o desenvolvimento, embora essas tarefas sejam específicas e dependentes da modalidade de imagem e da tarefa de inferência.

O projeto busca facilitar a integração e implantação de modelos CAD em ambientes médicos, agilizando a interoperabilidade. Serão investigados gargalos como falhas de implantação, viés em dados e altos custos. Serão desenvolvidas ferramentas generalizadas para a correta implementação em sistemas de informação de organizações de saúde, reduzindo os tempos e melhorando a eficiência.