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Metodologia para mapeamento de informações não estruturadas descritas em laudos médicos para uma representação atributo-valor

Honorato, Daniel De Faveri

Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP; Universidade de São Paulo; Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação 2008-04-29

Acceso en línea. La biblioteca tiene también copias físicas.

  • Título:
    Metodologia para mapeamento de informações não estruturadas descritas em laudos médicos para uma representação atributo-valor
  • Autor: Honorato, Daniel De Faveri
  • Orientador: Monard, Maria Carolina
  • Materias: Extração De Terminologia; Mineração De Textos; Pré-Processamento De Textos; Terminology Extraction; Text Mining; Text Pre-Processing
  • Notas: Dissertação (Mestrado)
  • Descripción: Devido à facilidade com que informações biomédicas em língua natural são registras e armazenadas no formato digital, a recuperação de informações a partir de registros de pacientes nesse formato não estruturado apresenta diversos problemas a serem solucionados. Assim, a extração de informações estruturadas (por exemplo, no formato atributo-valor) a partir de registros não estruturados é um importante problema de pesquisa. Além disso, a representação de registros médicos não estruturados no formato atributo-valor, permite a aplicação de uma grande variedade de métodos de extração de padrões. Para mapear registros médicos não estruturados no formato atributo-valor, propomos uma metodologia que pode ser utilizada para automaticamente (ou semi-automaticamente, com a ajuda de um especialista do domínio) mapear informações médicas de interesse armazenadas nos registros médicos e descritas em linguagem natural em um formato estruturado. Essa metodologia foi implementada em um sistema computacional chamado TP-DISCOVER, o qual gera uma tabela no formato atributo-valor a partir de um conjunto de registros de pacientes (documentos). De modo a identificar entidades importantes no conjunto de documentos, assim como relacionamentos significantes entre essas entidades, propomos uma abordagem de extração de terminologia híbrida (lingüística/estatística) a qual seleciona palavras e frases que aparecem com freqüência acima de um dado limiar por meio da aplicação de medidas estatísticas. A idéia geral dessa abordagem híbrida de extração de terminologia é que documentos especializados são caracterizados por repetir o uso de certas unidades léxicas ou construções morfo-sintáticas. Nosso objetivo é reduzir o esforço despendido na modelagem manual por meio da observação de regularidades no texto e o mapeamento dessas regularidades como nomes de atributos na representação atributo-valor. A metodologia proposta foi avaliada realizando a estruturação automática de uma coleção de 6000 documentos com informações de resultados de exames de Endoscopia Digestiva Alta descritos em língua natural. Os resultados experimentais, os quais podem ser considerados os piores resultados, uma vez que esses resultados poderiam ser muito melhores caso a metodologia for utilizada semi-automaticamente junto com um especialista do domínio, mostram que a metodologia proposta é adequada e permite reduzir o tempo usado pelo especialista para analisar grande quantidade de registros médicos
  • DOI: 10.11606/D.55.2008.tde-10062008-154826
  • Editor: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP; Universidade de São Paulo; Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação
  • Fecha de creación: 2008-04-29
  • Formato: Adobe PDF
  • Idioma: Portugués
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