Aplicação de técnicas de mineração de texto na recuperação de informação clínica em prontuário eletrônico do paciente

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2017
Autor(a) principal: Carvalho, Ricardo César de [UNESP]
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Estadual Paulista (Unesp)
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: http://hdl.handle.net/11449/150814
Resumo: Na área da saúde, as tecnologias digitais fornecem recursos para a geração, controle, manutenção e arquivamento dos dados vitais dos pacientes, pesquisas biomédicas, captura e disponibilização de imagens diagnósticas. Ao criar grandes bancos de dados sobre a saúde das pessoas, o processamento das informações contidas no prontuário do paciente permitirá uma nova visão a respeito do conhecimento atual do processo de diagnóstico médico. Existem diversos problemas nessa área, porque o acesso ao prontuário analógico é complicado, e em formato eletrônico não está disponível para todos, apesar do conhecido potencial desses documentos como fonte informacional. Uma das formas para a organização desse conhecimento é por meio da mineração de textos, que possibilita o processamento dos dados descritos em linguagem natural. Entretanto, é preciso levar em consideração o fato da redação médica não poder ser padronizada, embora exista a normativa do Conselho Federal de Medicina que orienta nessa direção. É neste contexto, que esta pesquisa se norteia com o objetivo básico de investigar a aplicabilidade da metodologia de mineração de textos para a extração de informações provenientes da anamnese de prontuários eletrônicos do paciente divulgados no ciberespaço visando a qualidade na recuperação de informações. Trata-se de uma pesquisa de cunho exploratório, tendo-se realizado a mineração de textos sobre um conjunto de 46 anamneses divulgadas no ciberespaço visando a recuperação de informação. Em seguida, fez-se um cotejamento com os dados recuperados de forma manual, efetuando-se a interpretação da linguagem de comunicação médico-paciente. Esses dois resultados foram registrados em um protótipo construído e simulando o ambiente de um consultório médico. Os resultados evidenciam que a utilização da mineração de texto como ferramenta de extração na busca e recuperação de informações em saúde encontrou diversas dificuldades decorrentes das inúmeras formas de se redigir uma anamnese, além dos erros ortográficos, erros gramaticais, remoção de sufixos e prefixos, sinônimos, abreviações, siglas, símbolos, pontuações, termos e jargões médicos. Esse fato evidencia que ao se planejar um sistema computacional ele deve ser capaz de interpretar informações descritas de inúmeras formas, não excluindo palavras importantes ou ignorando aqueles relevantes que poderiam colocar em risco as ações de cuidados do paciente. Ao aplicar os processos de tokenization, remoção de stopwords, normalização morfológica, stemming e cálculo da relevância, conjuntamente contribuíram para que os termos resultantes fossem muito diferentes daqueles extraídos manualmente, ou seja, há ainda muitos desafios em cada uma dessas etapas na busca da qualidade na recuperação de informações concernente à anamnese. Conclui-se que embora a mineração seja uma ferramenta útil ao se tratar de textos estruturados e de outros domínios, quando aplicada a anamnese que é um texto mais livre tal ferramenta deixa a desejar, posto que ao se tratar da área da saúde, a redução de termos compostos, bem como a utilização de siglas, símbolos, abreviaturas ou outra forma de redução linguística trará interferências danosas para a recuperação de informação. A construção do protótipo ilustra a criação de uma ferramenta leve e intuitiva aplicando os conceitos discutidos nessa dissertação, além de se tornar o pontapé inicial de trabalhos futuros.