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.
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.
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.
