O discurso na prática clínica e as terminologias de padronização: investigando a conexão

• Autor(a) principal: Amanda Damasceno de Souza
• Data de Publicação: 2021
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFMG
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/1843/38044; https://orcid.org/0000-0001-6859-4333
• topic: Prontuário eletrônico do paciente; Ontologias biomédicas; Terminologias; Dados clínicos; Processamento de linguagem natural; Ginecologia e Obstetrícia; Ciência da informação; Ontologias (recuperação da informação); Processamento da linguagem natural; Arquivos médicos; Mineração de dados (computação); Sistemas de recuperação da informação (saúde pública)

O Prontuário Eletrônico do Paciente (PEP) representa uma importante fonte de informação real, em saúde. A maioria das informações em PEPs são disponibilizadas como dados não estruturados, ou seja, em formato de texto livre, extraído de amostras de linguagem natural. Os profissionais de saúde que preenchem PEPs, muitas vezes, se valem de jargão, siglas e expressões de seu cotidiano. Ainda que tais expressões sejam conhecidas na área médica e permitam agilidade na digitação da PEP, não são padronizadas e podem variar entre os diferentes profissionais. Os avanços das tecnologias de informação em saúde têm demonstrado ser essenciais padronizar terminologias em textos clínicos, com vistas a recuperação de informação e interoperabilidade. Os dados não estruturados do PEP, por sua variedade terminológica e idiossincrasia, não correspondem a terminologias clínicas padronizadas. Esse fato resulta em dificuldades na recuperação de informação e na integração entre sistemas de diversas unidades de saúde, até no âmbito de uma mesma unidade. Dentre outras providências, fazem-se necessárias melhorias na comunicação entre profissionais envolvidos no cuidado aos pacientes na descoberta e produção de conhecimento, em benefício da saúde e, consequentemente, da qualidade de vida dos pacientes. Isso exige algum tipo de harmonização entre os termos registrados, coloquialmente, pelos profissionais e as terminologias. Essa pesquisa busca preencher essas lacunas, ao abordar a falta de padronização terminológica dos PEPs que impacta sobremaneira a recuperação de informação. Para tal, o objetivo geral é definir um mecanismo de conexão de termos clínicos – linguagem natural versus linguagem padronizada – verificando a porcentagem de termos que se correspondem, em um conjunto de dados de uma especialidade médica, de forma a estabelecer a forma de conexão entre as terminologias clínicas. Em uma abordagem interdisciplinar, envolvendo a Biblioteconomia e Ciência da Informação, Tecnologia da Informação e áreas de saúde, desenvolve-se pesquisa aplicada, de abordagem qualitativa, quantitativa e descritiva. A metodologia inclui técnicas de Processamento de Linguagem Natural para extração e análise dos textos clínicos para, ao final, verificar o nível de conexão entre os recursos terminológicos de norma ABNT, para mapeamento de terminologias clínicas. Em termos de resultados, das 18.256 anamneses e 14.035 evoluções da amostra foram retirados 1.364.364 termos, e os resultados de mapeamento indicam que a conexão entre terminologias clínicas ainda precisa ser trabalhada, pois, com uma amostra pequena de termos, um número significativo não obteve equivalência nas terminologias de Referência e Agregação. Entretanto, essa amostra demonstrou a riqueza de termos da Terminologia de Interface, o que será útil no enriquecimento da Terminologia de Referência. Uma contribuição adicional da pesquisa é a criação de uma amostra léxico computacional (corpus em saúde) no idioma português, para delimitar algoritmo no domínio da Ginecologia. Os principais problemas encontrados no processamento automático foram: ambiguidade gramatical, sinonímias, abreviaturas, erros ortográficos ou expressões de negação. No mapeamento entre as terminologias, as principais dificuldades foram semânticas: termos diferentes com o mesmo significado, ausência de termos correspondentes e de sinônimos.