Codificação de narrativas clínicas para uma ontologia de domínio

• Pacheco, Edson José ^[1] ; Nohama, Percy ^[1] ; Schulz, Stefan ^[2]
  1. [1] Pontifícia Universidade Católica do Paraná

     Pontifícia Universidade Católica do Paraná

     Brasil

     
  2. [2] Medical University of Graz

     Medical University of Graz

     Graz, Austria

     
• Localización: Revista Brasileira de Pesquisa em Saúde - RBPS, ISSN-e 2446-5410, Vol. 15, Nº. 2, 2013, págs. 94-103
• Idioma: portugués
• Títulos paralelos:
  • Model for encoding clinical narrative into a domain ontology
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    Introdução: A crescente expansão de informações médicas disponíveis em prontuários e literatura biomédica reflete a necessidade da geração de processos que facilitem a busca de documentos e informações. Nesse contexto, insere-se o processo de codificação que usa termos controlados para descrever essas informações e objetiva a eficácia na utilização de ferramentas de busca. Objetivo: No presente artigo, propõe-se um conjunto de regras (guideline) para codificação e estruturação de textos clínicos para a Systematized Nomenclature of Medicine - Clinical Terms (SNOMED CT), oportunizando a constituição de algoritmos computacionais. Métodos: Para os experimentos, foram utilizados um conjunto de prontuários oriundos do Departamento de Cardiologia de um hospital brasileiro. Resultados: Foram codificados 120 sumários de alta, dos quais 12 foram mapeados por mais de um profissional, o teste Kappa obtido foi de 89%, indicando um elevado grau de concordância entre os profissionais. Conclusão: Conclui-se, portanto, pela efetividade do guideline desenvolvido, o qual servirá de base para o processo de mapeamento automático.

  • English

    Introduction: The increasing expansion of medical information available in health records and biomedical literature reflects the need to generate processes that facilitate the retrieval of documents and information. In this context exists the encoding process that uses controlled vocabularies to describe this information and aims at efficient use of search tools. Objective: In this paper, we present a set of rules for coding and structuring of clinical texts to SNOMED CT, basis for the automatic mapping process.Methods: for the experiments, we select a set of clinical documentation from the cardiology department of a Brazilian hospital. Results: A hundred and twenty clinical discharges were coded, 12 was mappead by more than one expert, resulting in 89% of agreement (Kappa). Conclusions: It was concluded, therefore, the effectiveness of the developed guideline, which will serve as the basis for the automatic mapping process.