Análise de dados de saúde: mineração de texto com a utilização do Orange Canvas para exploração da informação

• Autor(a) principal: Fernanda Fernandes Matos
• Data de Publicação: 2019
• Outros Autores: Renato Rocha Souza, Zilma Silveira Nogueira Reis
• Tipo de documento: Artigo de conferência
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFMG
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/1843/56724; https://orcid.org/0000-0003-2339-5626; https://orcid.org/0000-0002-1895-3905; https://orcid.org/0000-0001-6374-9295
• topic: Mineração de texto; Classificação de textos; Análise de dados; Historia obstétrica; Plano de parto; Mineração de dados (Computação); Classificação - Documentos; Parto; Obstetrícia

O presente trabalho trata de analisar dados textuais contidas em documentos de planos de parto por meio de uma ferramenta de mineração de textos. O estudo foi desenvolvido para encontrar padrões nos relatos das gestantes contidos nos documentos de planos de parto, no domínio da saúde obstétrica. Foi utilizado o Orange Canvas para realizar técnicas de mineração de texto. O objetivo foi utilizar as informações contidas em um banco de dados de Planos de Parto, no campo de texto livre para extrair conhecimento sobre as características específicas da história obstétrica de cada gestante, em relação às experiências reportadas pela gestante, como experiências positivas e negativas. A interpretação dos dados foi realizada considerando o olhar do pesquisador junto a do profissional especialista do Hospital das Clínicas da Universidade Federal de Minas Gerais, a fim de validar o modelo aplicado. As organizações têm-se preocupado em conhecer melhor os seus dados enquanto a ciência da informação tende a estudá-los para melhor suportar a tomada de decisão clínica. Há ganhos significativos em aplicar a ferramenta de mineração de textos em dados não-estruturados, sendo uma forma eficiente de analisar e explorar os dados.