Avaliação de técnicas de aprendizado supervisionado no auxílio a diagnósticos médicos.

Abstract

Os registros médicos eletrônicos apresentam um rico conjunto de dados em forma de texto livre, ou seja, dados não estruturados. A fim de organizar esses dados em representações lógicas e possibilitar comparações automáticas entre eles, este trabalho tem por objetivo avaliar soluções já existentes e implementar novos métodos que possam ser aplicados na concepção de um software médico. Esses métodos devem ser capazes de analisar um conjunto de registros médicos, contendo dados coletados no processo de anamnese no idioma Português do Brasil e, a partir de então, gerar sugestões de diagnósticos, de forma a agilizar o procedimento e auxiliar os profissionais de saúde no processo de tomada de decisão. Os métodos sujeitos à avaliação, bem como os que foram implementados, fazem uso dos recursos de algoritmos de Processamento de Linguagem Natural com agregação da ontologia médica DeCS e de conjuntos de regras pré-definidas para os processos de recuperação de informação, classificação de palavras e classificação de frases, sendo que esses dois últimos processos possuem como pilar o método de classificação estabelecido pela gramática da Língua Portuguesa. O software resultante da integração desses métodos faz uso também de classificadores no processo de identificação de doenças. Com isso, foi possível produzir dois modelos de classificação, em que o primeiro alcançou uma precisão e um score F1 de 62,38% e 65,38% respectivamente, em análises com bases de dados que possuíam configurações diferentes, mas inseridas no mesmo contexto de análise, e um segundo modelo que atingiu 70,55% de precisão e 70,76% de score F1 ao analisar informações em bases de dados mescladas. Então, o objetivo experimental deste trabalho é avaliar e implementar métodos com base no estudo sobre as aplicações de técnicas computacionais, inseridas nos campos de aprendizado de máquina e de recuperação de informação, a fim de, futuramente, aplicá-los na concepção de um software capaz de auxiliar no processo de diagnósticos médicos, bem como servir de referencial para futuras pesquisas acadêmicas no sentido de aprimorar os recursos desenvolvidos.