| Resumo: | A crescente implementação de sistemas de registos eletrônicos médicos (REM’s) nos Hospitais, com vista a apoiar o atendimento individual dos pacientes, está a provocar um aumento do processamento e armazenamento dos dados clínicos diariamente. Estes registos contêm uma fonte infindável de informação clínica, no entanto o facto de não haver estrutura no texto produzido pelos médicos e o facto das informações introduzidas divergirem de paciente para paciente e de especialidade médica para especialidade médica, dificulta o aproveitamento destes dados. Outra dificuldade que existe na análise deste tipo de dados é conseguir criar um sistema capaz de extrair informação minuciosa presente nos REM’s, de forma a ajudar os profissionais de saúde a reduzir a taxa de erro de diagnóstico, prevendo o tipo de doença do paciente. Atualmente, para superar este desafio os hospitais realizam este processo manualmente, no entanto este processo é longo e está suscetível a erros. Esta dissertação pretende propor uma solução para este problema, ao utilizar técnicas de Processamento de Linguagem Natural e de Aprendizagem Automática, de forma a permitir um sistema que possibilite a extração de conhecimento clínico e respetiva classificação do REM por tipo de doença/ diagnóstico, de uma forma automática. Este sistema foi desenvolvido em língua portuguesa, visto que todos os sistemas médicos de extração de conhecimento existentes são desenvolvidos para língua inglesa. Este cenário visa ajudar na evolução do aproveitamento das informações contidas nos REM’s e, consequentemente, visa contribuir para o crescimento deste tipo de sistemas dentro do hospital português envolvido nesta dissertação.
|
|---|