ANOTAÇÃO DE CONCEITOS CLÍNICOS EM NARRATIVAS DE PRONTUÁRIO ELETRÔNICO

INTRODUÇÃO: Considerando que grande parte das informações em saúde estão em forma de textos e narrativas, se faz necessário o uso de uma tecnologia a fim de otimizar tempo e esforços. A aplicação de processamento de linguagem natural (PLN) se mostra ideal, a fim de melhor compreender e interpretar esses dados. Para que seu uso seja possível, é necessário a criação de um corpus anotado, com entidades separadas em grupos, para que a utilização de técnicas de aprendizado de máquina seja viável. Entre as dificuldades encontradas no desenvolvimento do corpus se encontram a escassez desses em língua portuguesa, o que dificulta o andamento da pesquisa, além da ausência de corpus que compreendam entidades descontínuas, as quais são muito comuns na área da saúde. O PLN pode apoiar a padronização das informações em prontuários eletrônicos, que desempenha um papel crucial na melhoria da qualidade do atendimento médico. Ao estabelecer terminologias padronizadas, formatos de dados e diretrizes de uso, esse processo garante a uniformidade e consistência nas informações registradas, promovendo uma comunicação eficiente entre profissionais de saúde e facilitando o intercâmbio de dados entre diferentes instituições. OBJETIVOS: Construir um corpus anotado, visando a identificação de conceitos clínicos e informações relevantes para o PLN em narrativas clínicas, visto a pouca variedade dos mesmos em língua portuguesa. MATERIAIS E MÉTODO: Foi realizada uma revisão de literatura com as seguintes palavras-chave pesquisadas nas bases de dados: Scielo, Pubmed: Prontuário eletrônico- Sistemas de informação hospitalar- Informática em saúde – Narrativas clínicas – Guidelines – Processamento de Linguagem Natural- Anotação – Dados Clínicos. O projeto de anotação foi realizado em duas abordagens distintas: a primeira com foco na marcação de etiquetas específicas, em conjunto com o Instituto do Coração do Hospital de Clínicas da Faculdade de Medicina da Universidade de São Paulo (InCor HCFMUSP), dentro do projeto AMED – Aprendizado de Máquina em Medicina Cardiovascular. No total, foram 74 textos extraídos, além do desenvolvimento de um guideline para padronização entre os anotadores. O enfoque da segunda foi no relacionamento entre entidades descontínuas, em conjunto com um projeto de doutorado PPGTS, na qual 126 documentos clínicos foram revisados e anotados. As plataformas utilizadas para o processo foram “docano heroku”e “brat”. RESULTADOS: Foram construídos dois corpora e dois guidelines, nos quais em um dos corpora foram anotados 126 textos com entidades descontínuas provenientes de narrativas, enquanto no de marcação de etiquetas características foram 74 textos. CONSIDERAÇÕES FINAIS: Com dados padronizados, os profissionais de saúde economizam tempo e recursos, podendo se concentrar mais no cuidado ao paciente. A interoperabilidade dos sistemas de bases computacionais possibilita compartilhar informações de forma consistente e segura, apoiando os encaminhamentos para especialistas. Também facilita a realização de pesquisas clínicas e análises epidemiológicas. Os corpora desenvolvidos nesta pesquisa podem ser utilizados para a identificação de dados de narrativas clínicas necessários para a comunicação entre profissionais e para a continuidade do cuidado.

PALAVRAS-CHAVE: Prontuário eletrônico; Narrativas clínicas. Guideline; Processamento de Linguagem Natural; Anotação de dados clínicos