Métodos de processamento de linguagem natural no apoio à codificação de registo de saúde eletrónico
Fotografia: geralt_Pixabay
A Classificação Internacional de Doenças, 10ª Revisão (ICD-10), tem sido amplamente utilizada para classificar informações de diagnóstico de pacientes no registo de saúde eletrónico. A codificação manual de episódios clínicos é uma tarefa trabalhosa, geralmente efetuada por médicos dedicados e com treino específico. O desenvolvimento de métodos de apoio à classificação tem sido um desafio para a comunidade de processamento de linguagem natural. Este projeto pretende desenvolver um método para propor sugestões úteis de códigos ICD-10 aos codificadores, visando facilitar o processo. A metodologia baseia-se na similaridade entre o texto clínico e a descrição do código ICD-10. Os testes foram realizados com parte do dataset MIMIC-IV. Os resultados mostram que a estratégia de utilização do conceito de bucket category melhora os resultados, ao fornecer sugestões úteis, com micro-average F1-score de 25,6 %.
Episódios clínicos são normalmente registados por médicos ou outros profissionais de saúde usando linguagem natural. Cada consulta, por exemplo, corresponde a um episódio que requer um registo eletrónico de saúde (EHR), armazenado na história clínica do respetivo paciente.
A ICD-10 é amplamente utilizada para descrever informação agnóstica do paciente. A codificação manual de doenças em códigos ICD-10 é dispendiosa, demorada e propensa a erros. Embora diversas abordagens tenham sido desenvolvidas para ajudar a tarefa com meios digitais, poucas técnicas têm sido aplicadas na prática, devido às dificuldades do processo e baixa precisão dos métodos. (...)
Em colaboração com Hugo Silva, Departamento de Engenharia Informática e de Sistemas Instituto Superior de Engenharia de Coimbra, Vítor Duque, Centro Hospitalar da Universidade de Coimbra, e Mário Macedo, Universidade Atlântica
Artigo completo na TecnoHospital nº121, jan/fev 2024, dedicada ao tema 'Fronteira de impacto da Inteligência Artificial na Saúde'
Professor Adjunto do Instituto Politécnico de Coimbra
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