Extração de informações de narrativas clínicas

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Oleynik, Michel
Data de Publicação: 2013
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
Texto Completo: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-28112013-185051/
Resumo: Narrativas clínicas são normalmente escritas em linguagem natural devido a seu poder descritivo e facilidade de comunicação entre os especialistas. Processar esses dados para fins de descoberta de conhecimento e coleta de estatísticas exige técnicas de extração de informações, com alguns resultados já apresentados na literatura para o domínio jornalístico, mas ainda raras no domínio médico. O presente trabalho visa desenvolver um classificador de laudos de anatomia patológica que seja capaz de inferir a topografia e a morfologia de um câncer na Classificação Internacional de Doenças para Oncologia (CID-O). Dados fornecidos pelo A.C. Camargo Cancer Center em São Paulo foram utilizados para treinamento e validação. Técnicas de processamento de linguagem natural (PLN) aliadas a classificadores bayesianos foram exploradas na busca de qualidade da recuperação da informação, avaliada por meio da medida-F2. Valores acima de 74% para o grupo topográfico e de 61% para o grupo morfológico são relatados, com pequena contribuição das técnicas de PLN e suavização. Os resultados corroboram trabalhos similares e demonstram a necessidade de retreinamento das ferramentas de PLN no domínio médico.
id USP_a69a47c273a387c60d23161afe73f3ec
oai_identifier_str oai:teses.usp.br:tde-28112013-185051
network_acronym_str USP
network_name_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
repository_id_str 2721
spelling Extração de informações de narrativas clínicasClinical reports information retrievalclassificação de textolaudos de anatomia patológicanatural language processingpathology reportsprocessamento de linguagem naturaltext classicationNarrativas clínicas são normalmente escritas em linguagem natural devido a seu poder descritivo e facilidade de comunicação entre os especialistas. Processar esses dados para fins de descoberta de conhecimento e coleta de estatísticas exige técnicas de extração de informações, com alguns resultados já apresentados na literatura para o domínio jornalístico, mas ainda raras no domínio médico. O presente trabalho visa desenvolver um classificador de laudos de anatomia patológica que seja capaz de inferir a topografia e a morfologia de um câncer na Classificação Internacional de Doenças para Oncologia (CID-O). Dados fornecidos pelo A.C. Camargo Cancer Center em São Paulo foram utilizados para treinamento e validação. Técnicas de processamento de linguagem natural (PLN) aliadas a classificadores bayesianos foram exploradas na busca de qualidade da recuperação da informação, avaliada por meio da medida-F2. Valores acima de 74% para o grupo topográfico e de 61% para o grupo morfológico são relatados, com pequena contribuição das técnicas de PLN e suavização. Os resultados corroboram trabalhos similares e demonstram a necessidade de retreinamento das ferramentas de PLN no domínio médico.Clinical reports are usually written in natural language due to its descriptive power and ease of communication among specialists. Processing data for knowledge discovery and statistical analysis requires information retrieval techniques, already established for newswire texts, but still rare in the medical subdomain. The present work aims at developing an automated classifier of pathology reports, which should be able to infer the topography and the morphology classes of a cancer using codes of the International Classification of Diseases for Oncology (ICD-O). Data provided by the A.C. Camargo Cancer Center located in Sao Paulo was used for training and validation. Techniques of natural language processing (NLP) and Bayes classifiers were used in search for information retrieval quality, evaluated by F2-score. Measures upper than 74% in the topographic group and 61% in the morphologic group are reported, with small contribution from NLP or smoothing techniques. The results agree with similar studies and show that a retraining of NLP tools in the medical domain is necessary.Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USPFinger, MarceloOleynik, Michel2013-10-02info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-28112013-185051/reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USPinstname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USPLiberar o conteúdo para acesso público.info:eu-repo/semantics/openAccesspor2016-07-28T16:11:02Zoai:teses.usp.br:tde-28112013-185051Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.teses.usp.br/PUBhttp://www.teses.usp.br/cgi-bin/mtd2br.plvirginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.bropendoar:27212016-07-28T16:11:02Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false
dc.title.none.fl_str_mv Extração de informações de narrativas clínicas
Clinical reports information retrieval
title Extração de informações de narrativas clínicas
spellingShingle Extração de informações de narrativas clínicas
Oleynik, Michel
classificação de texto
laudos de anatomia patológica
natural language processing
pathology reports
processamento de linguagem natural
text classication
title_short Extração de informações de narrativas clínicas
title_full Extração de informações de narrativas clínicas
title_fullStr Extração de informações de narrativas clínicas
title_full_unstemmed Extração de informações de narrativas clínicas
title_sort Extração de informações de narrativas clínicas
author Oleynik, Michel
author_facet Oleynik, Michel
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Finger, Marcelo
dc.contributor.author.fl_str_mv Oleynik, Michel
dc.subject.por.fl_str_mv classificação de texto
laudos de anatomia patológica
natural language processing
pathology reports
processamento de linguagem natural
text classication
topic classificação de texto
laudos de anatomia patológica
natural language processing
pathology reports
processamento de linguagem natural
text classication
description Narrativas clínicas são normalmente escritas em linguagem natural devido a seu poder descritivo e facilidade de comunicação entre os especialistas. Processar esses dados para fins de descoberta de conhecimento e coleta de estatísticas exige técnicas de extração de informações, com alguns resultados já apresentados na literatura para o domínio jornalístico, mas ainda raras no domínio médico. O presente trabalho visa desenvolver um classificador de laudos de anatomia patológica que seja capaz de inferir a topografia e a morfologia de um câncer na Classificação Internacional de Doenças para Oncologia (CID-O). Dados fornecidos pelo A.C. Camargo Cancer Center em São Paulo foram utilizados para treinamento e validação. Técnicas de processamento de linguagem natural (PLN) aliadas a classificadores bayesianos foram exploradas na busca de qualidade da recuperação da informação, avaliada por meio da medida-F2. Valores acima de 74% para o grupo topográfico e de 61% para o grupo morfológico são relatados, com pequena contribuição das técnicas de PLN e suavização. Os resultados corroboram trabalhos similares e demonstram a necessidade de retreinamento das ferramentas de PLN no domínio médico.
publishDate 2013
dc.date.none.fl_str_mv 2013-10-02
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-28112013-185051/
url http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-28112013-185051/
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.relation.none.fl_str_mv
dc.rights.driver.fl_str_mv Liberar o conteúdo para acesso público.
info:eu-repo/semantics/openAccess
rights_invalid_str_mv Liberar o conteúdo para acesso público.
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.coverage.none.fl_str_mv
dc.publisher.none.fl_str_mv Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
publisher.none.fl_str_mv Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
dc.source.none.fl_str_mv
reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
instname:Universidade de São Paulo (USP)
instacron:USP
instname_str Universidade de São Paulo (USP)
instacron_str USP
institution USP
reponame_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
collection Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
repository.name.fl_str_mv Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)
repository.mail.fl_str_mv virginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.br
_version_ 1809091162117505024

Registros relacionados