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Tipo do documento: Dissertação
Título: Tratamento semântico de registros eletrônicos sobre cuidados de AVC para um modelo de gestão baseado em valor
Título(s) alternativo(s): A value based managment semantic analyses of stroke cases in electronic health records
Autor: Bosco, Avner Dal 
Primeiro orientador: Vieira, Renata
Resumo: Modelos de gestão baseados em valor requerem a precisa análise de indicadores de saúde como eventos de risco, condições clinicas, manejo de pacientes e desfechos clínicos. Atualmente essa análise é manualmente realizada através da leitura e busca por esses indicadores nos textos presentes em registros eletrônicos de saúde. A nossa pesquisa propõe um modelo computacional de classificação de textos livres, baseado em ontologias, que automatize essa tarefa de forma que ela possa ser realizada por um computador. Para validar o modelo proposto nós utilizamos as evoluções clinicas de 281 pacientes sob os cuidados de AVC. Foram selecionados 30 indicadores para serem identificados nessas evoluções. Destes o modelo conseguiu processar 28, e dentre eles os resultados de classificação variam de 5,83 % de f1-score com mcc de 8,01 % até 94,78 % de f1-score com mcc de 94,78 %, sendo a média, considerando os 30 indicadores, de 56,8 % de f1-score com mcc de 57,97 %.
Abstract: Value-based health managment models require a precise accounting of health indexes such as risk events monitoring, clinical conditions, pacient handling and, cases disclosures. Currently this accounting is performed by manually reading and searching through eletronic health records for this indexes. Our research proposes a way to make this a autonomous task that can be performed by a computer using a free-text concept classifier model based on ontologies. To validate our model we tested it with digital clinical evaluations from 281 pacients under stroke care. We’ve selected 30 indexes to be identified in this texts. Our model was capable of identify and classify 28 of thoses indexes varying from ’5,83 % f1-score results and mcc score of 8,01 % to ’94,78 % f1-score results and mcc-score of 94,78 %’. Considering all 30 indexes, our model reached, on average ’56,8 % of f1-score and a mccscore of 57,97 %’.
Palavras-chave: Ontologias
Registros Eletrônicos
AVC
Gestão de Saúde
Ontologies
Electornic Health Records
Stroke
Health Managment
Área(s) do CNPq: CIENCIA DA COMPUTACAO::TEORIA DA COMPUTACAO
Idioma: por
País: Brasil
Instituição: Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul
Sigla da instituição: PUCRS
Departamento: Escola Politécnica
Programa: Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação
Tipo de acesso: Acesso Aberto
Restrição de acesso: Trabalho não apresenta restrição para publicação
URI: http://tede2.pucrs.br/tede2/handle/tede/9763
Data de defesa: 22-Mar-2021
Aparece nas coleções:Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação

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