Avaliação da qualidade de dados de laudos de procedimentos para a codificação automática de diagnósticos secundários.

• Ano de defesa: 2022
• Autor(a) principal: Iturry, Miguel Diaz
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Automatic coding; Data quality; International Classification of Diseases (ICD); Machine learning; Medical record; Mineração de dados
• Link de acesso: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3141/tde-16082023-091934/

O pagamento referente ao custo de um paciente se baseia no consumo dos recursos utilizados nos procedimentos realizados e itens consumidos pelo paciente, bem como no código principal e secundário da doença diagnosticada para o paciente. Atualmente a classificação da doença é feita utilizando a Classificação Internacional de Doenças (CID). Nesse processo, a identificação dos códigos de diagnósticos secundários é realizada por especialistas que revisam os diagnósticos lançados pelo médico no resumo de alta, no prontuário do paciente e nos resultados presentes nos laudos de procedimentos. Tal processo, em geral, é manual e, devido à grande quantidade de laudos, é uma tarefa cansativa e suscetível a erros. Adicionalmente a essa dificuldade, pesquisas prévias identificaram problemas na Qualidade dos Dados (QD), o que prejudica na identificação dos códigos de doenças. O presente trabalho avalia e trata a qualidade dos dados para a aplicação de algoritmos de Aprendizagem de Máquina (AM) para a codificação automática de doenças relativas ao capítulo de neoplasias da CID, as quais são identificadas nos laudos de exames anatomopatológicos. As dimensões de QD identificadas pelos problemas encontrados nos laudos foram a acessibilidade e a acurácia dos textos. A outra contribuição do trabalho é a proposta de um modelo hierárquico para melhoria do desempenho do modelo de Aprendizagem de Máquina (AM) aplicado para a codificação automática dos diagnósticos secundários. Os resultados mostraram que o modelo hierárquico incrementa em 15% o desempenho do modelo clássico, comprovando que explorar a organização do padrão CID para a criação de modelos é uma vantagem na codificação automática. Adicionalmente, demostrou-se que o tratamento dos textos e o balanceamento das classes melhoram o desempenho dos modelos de codificação e os tornam mais robustos à distribuição dos códigos.