Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2017 |
| Autor(a) principal: |
Silva, Daniel Antonio da |
| Orientador(a): |
Ten Caten, Carla Schwengber |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Não Informado pela instituição
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: |
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| Palavras-chave em Inglês: |
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| Link de acesso: |
http://hdl.handle.net/10183/163453
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Resumo: |
Este trabalho apresenta os resultados de uma pesquisa que teve como objetivo avaliar o desempenho de métodos de mineração de textos na previsão e detecção de Eventos Adversos (EA). A primeira etapa foi a revisão sistemática da literatura que buscou identificar os métodos de mineração de textos e as áreas da saúde que esses estão sendo aplicados para prever e detectar EA. Após essa etapa foi realizada uma aplicação de métodos de mineração de textos para prever Infecções do Sítio Cirúrgico (ISC) a partir do texto livre de descrições cirúrgicas no Hospital de Clínicas de Porto Alegre (HCPA). Por fim, métodos de mineração de textos foram aplicados para detectar ISC a partir do texto das evoluções de pacientes 30 (trinta) dias após uma cirurgia. Como resultados, destaca-se a identificação dos melhores métodos de pré-processamento e mineração de textos para prever e detectar ISC no HCPA, podendo ser aplicados a outros EA. O método Stochastic Gradient Descent (SGD) apresentou o melhor desempenho, 79,7% de ROC-AUC na previsão de EA. Já para detecção de EA o melhor método foi o Logistic Regression, com desempenho 80,6% de ROC-AUC. Os métodos de mineração de textos podem ser usados para apoiar de maneira eficaz a previsão e detecção de EA, direcionando ações de vigilância para a melhoria da segurança do paciente. |
