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Extração de terminologia de diagnósticos em laudos de biópsia renal / Terminology extraction of diagnostics in renal biopsy reports / Extracción de terminología de diagnósticos en informes de biopsia renal
Reis, Amanda da Rocha; Baptista, Roberto Silva; Nicolas, Flávia Pena; Ruiz, Evandro Eduardo Seron; Pisa, Ivan Torres.
Afiliação
  • Reis, Amanda da Rocha; Universidade Federal de São Paulo - UNIFESP. Escola Paulista de Medicina - EPM. São Paulo. BR
  • Baptista, Roberto Silva; Universidade Federal de São Paulo - UNIFESP. Escola Paulista de Medicina - EPM. São Paulo. BR
  • Nicolas, Flávia Pena; Universidade Federal de São Paulo - UNIFESP. Escola Paulista de Medicina - EPM. São Paulo. BR
  • Ruiz, Evandro Eduardo Seron; Universidade de São Paulo - USP,. Faculdade de Filosofia Ciências e Letras de Ribeirão Preto - FFCLRP. Departamento de Computação e Matemática. Ribeirão Preto. BR
  • Pisa, Ivan Torres; Universidade Federal de São Paulo - UNIFESP. Escola Paulista de Medicina - EPM. Departamento de Informática em Saúde. São Paulo. BR
J. health inform ; 8(1): 17-25, jan.-mar. 2016. graf, ilus, tab
Artigo em Português | LILACS | ID: biblio-1074
Biblioteca responsável: BR1888.9
RESUMO

Objetivo:

Investigar o uso de técnicas para extração de conhecimento de diagnósticos provenientes de laudos de biópsia renal.

Métodos:

Foram aplicadas técnicas de extração de conhecimento em um conjunto de laudos de biópsia renal do Serviço de Patologia do Hospital do Rim e Hipertensão, São Paulo.

Resultados:

Foram extraídos 694 diagnósticos completos diferentes do conjunto de 3.018 laudos. Foi obtida uma árvore de três níveis diagnósticos e uma nuvem de palavras com os termos extraídos dos diagnósticos. A extração de terminologia resultou em 206 termos candidatos únicos que ocorreram 20.599 vezes no corpus avaliado.

Conclusão:

O resultado da extração de terminologia apresentou-se como satisfatório para criar uma taxonomia sobre biópsia renal. A árvore com ligação entre diagnósticos pode auxiliar novos profissionais em treinamento na área de patologia para confecção dos laudos.
ABSTRACT

Objective:

To present techniques for extracting knowledge of diagnosis from renal biopsy reports.

Methods:

Knowledge extraction techniques were applied in a set of reports of the Pathology service of the Kidney and Hypertension Hospital.

Results:

From 3,018 reports 694 different complete diagnoses were extracted. A tree with three diagnostic levels and a word cloud with terms extracted from diagnoses were obtained. The terminology extraction resulted in 206 unique candidate terms that occurred 20,599 times in the evaluated corpus.

Conclusion:

The results of terminology extraction is suitable to create a taxonomy about renal biopsy. Trees with link between diagnoses can help new professionals in the area of pathology for writing the reports.
RESUMEN

Objetivo:

Investigar el uso de técnicas de extracción de conocimiento a partir de los informes de diagnóstico de la biopsia renal.

Métodos:

técnicas de extracción de conocimientos se aplicaron a un conjunto de informes de biopsia renal del Servicio de Patología del Hospital do Rim e Hipertensão, Sao Paulo.

Resultados:

Se obtuvieron 694 diagnósticos completos diferentes de un conjunto de 3.018 informes. Se obtuvo un árbol de tres niveles de diagnóstico y una nube de palabras con los términos extraídos de diagnóstico. La extracción de terminología resultó en 206 términos candidatos únicos que se produjeron 20.599 veces el corpus nominal.

Conclusión:

El resultado de la extracción de terminología se presentó como satisfactoria para crear una taxonomía acerca de biopsia renal. El árbol con la conexión entre el diagnóstico puede ayudar a los profesionales jóvenes en formación en el área de la patología para la preparación de informes.
Assuntos
Texto completo: Disponível Base de dados: LILACS Assunto: Biópsia por Agulha / Mineração de Dados / Nefropatias / Terminologia como Assunto Tipo de estudo: Estudo diagnóstico Idioma: Português Revista: J. health inform Ano de publicação: 2016 Tipo de documento: Artigo

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