Fácil bula: sistema que estrutura o bulário eletrônico da Anvisa

• Ano de defesa: 2016
• Autor(a) principal: Silva, João Vitor Ferrari da
• Orientador(a): Kashiwabara, Andre Yoshiaki
• Banca de defesa: Kashiwabara, Andre Yoshiaki, Silla Junior, Carlos Nascimento, Bovo, Alessandro Botelho, Eler, Gabrielle Jacklin
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Tecnológica Federal do Paraná; Cornelio Procopio
• Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Informática
• País: Brasil
• Palavras-chave em Português: Mineração de dados (Computação); Medicamentos - Interações; Farmacologia; Data mining; Drug interactions; Pharmacology
• Área do conhecimento CNPq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA
• Link de acesso: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/2551

O trabalho desempenhado pelos profissionais da área de saúde quando voltado ao cuidado das pessoas consiste, por vezes, na escolha dos melhores medicamentos para o sucesso terapêutico no tratamento de pacientes. Existem vários medicamentos disponíveis no mercado brasileiro, assim para que o profissional encontre as informações sobre o medicamento que pode ser melhor indicado para o paciente há aplicativos e ferramentas que facilitam a pesquisa dos medicamentos e auxiliam o trabalho deste especialista. Contudo em nossa busca não foram encontrados sistemas que possuem a identificação de reações adversas, contraindicações, interações medicamentosas, advertências e precauções entre a associação conjunta de medicamentos regulamentados pela Agência Nacional de Vigilância Sanitária (ANVISA). Nesse contexto, o Bulário Eletrônico da ANVISA disponibiliza um conjunto de 6:961 bulas profissionais em formato PDF, contudo as informações nelas contidas não estão estruturadas. Um dos desafios deste trabalho consistiu em extrair automaticamente as informações presentes nesse conjunto de bulas. Este trabalho apresenta uma metodologia semiautomática de mineração de textos para mapear as bulas da ANVISA nas redes de interações entre fármacos da base de dados DrugBank, juntamente com as doenças encontradas na base SNOMED-CT. Os medicamentos, as doenças, os fármacos e suas relações foram estruturadas e armazenadas em um banco de dados em grafos utilizando a tecnologia Neo4j. Por meio dos resultados obtidos foi desenvolvido o Fácil Bula, website com objetivo de desenvolver ferramentas que facilitem a pesquisa de medicamentos e doenças para profissionais da área de saúde. Desse modo, teve seu projeto aceito no processo de incubação do Hotel Tecnológico da Incubadora de Inovações da Universidade Tecnológica (IUT). O portal web do Fácil Bula contabilizou acessos por todo território brasileiro, principalmente em grandes capitais como São Paulo e Rio de Janeiro, além de conquistar um bom posicionamento nas pesquisas orgânicas do Google relacionadas a algumas palavras-chave de medicamentos e da Classificação Internacional de Doenças (CID).