Submitted by Miriam Lucas (miriam.lucas@unioeste.br) on 2018-02-22T14:55:33Z No. of bitstreams: 2 Thiago_Ferreira_ Toledo_2017.pdf: 4330728 bytes, checksum: 73f5158965bc4e02f9124a14dff04241 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Made available in DSpace on 2018-02-22T14:55:33Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Thiago_Ferreira_ Toledo_2017.pdf: 4330728 bytes, checksum: 73f5158965bc4e02f9124a14dff04241 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2017-08-18 / The overall purpose of automatic speech recognition systems is to allow the interaction between humans and electronic devices through speech, for example, the content captured from user's speech using a microphone, can be converted into textual transcription. In general, such systems should be able to overcome adversities such as noise influence, communication channel variability, age, accent and speed of speech, concurrent speech from other speakers and spontaneous speech. Even with this challenging scenario, this work aims to investigate this technology to be employed in the medical field. The research was carried out through a systematic review for the scientific basis of concepts and identification of relevant research studies. To validate the feasibility of using these systems in the medical field, a Web System Prototype was developed to generate medical reports through automatic speech recognition for the Brazilian Portuguese Language. The prototype was developed with the application of Delivery in Stage technique, from Software Engineering. The selection of the automatic speech recognition technology to be integrated to the prototype was based on an evaluation of the accuracy rate of seven systems for the Brazilian Portuguese Language. The development of this work allowed to conclude that these systems of automatic speech recognition can be used in the medical environment, providing support not only for making medical reports, but also acting as a monitoring record during a medical procedure. / O propósito geral de sistemas de reconhecimento automático de fala é o de permitir a interação de seres humanos com dispositivos eletrônicos por meio da fala, por exemplo, a partir da fala do usuário, captada por um microfone, o seu conteúdo pode ser convertido em transcrição textual. Em geral, tais sistemas devem ser capazes de enfrentar adversidades como influência de ruídos, variabilidade do canal de comunicação, idade, sotaque e velocidade da fala, fala concorrente de outros oradores e fala espontânea. Mesmo diante desse cenário desafiador, este trabalho possui como propósito investigar essa tecnologia para ser empregada no âmbito médico. A investigação foi realizada por meio de uma revisão sistemática para o embasamento científico de conceitos e identificação de pesquisas relevantes. Para validar a viabilidade do uso desses sistemas na área médica, foi desenvolvido um Protótipo de Sistema Web com finalidade de gerar laudos médicos por meio do reconhecimento automático de fala para a Língua Portuguesa do Brasil. O protótipo foi desenvolvido com a técnica Entrega em Estágio, presente em Engenharia de Software. A seleção da tecnologia de reconhecimento automático de fala para ser integrada ao protótipo, foi baseada em uma avaliação da taxa de precisão de sete sistemas para a Língua Portuguesa do Brasil. O desenvolvimento desse trabalho permitiu concluir que esses sistemas de reconhecimento automático de fala podem ser empregados no ambiente médico, provendo suporte, não somente à confecção de laudos médicos, mas também atuando como um registro de monitoria durante um procedimento médico.

Made available in DSpace on 2017-07-10T17:11:48Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertacao Jefferson Tales Oliva 2.pdf: 8591439 bytes, checksum: 6970719a05f60fc1f4fccba9893f38d5 (MD5) Previous issue date: 2014-04-28 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / In the health area, large amounts of data from different sources, such as clinical examinations and procedures, are stored in hospitals and medical clinics databases. Characteristics observed in these examinations and procedures are described in textual medical reports. These findings are indispensable for professionals of any medical specialty, as they are used to maintain the clinical history of the patients. The data contained in these reports can be analyzed, in a more complete manner, through the use of computational resources, such as the Data Mining process supported by computational intelligence techniques. However, for the application of such process, it is essential that the data is represented in a structured format, as Computational Data Bases. In this sense, the Laboratory of Bioinformatics from the West Paraná State University in partnership with the Coloproctology Service of the Faculty of Medical Sciences from the State University of Campinas, developed the Mapping Medical Digital Findings Process (PMLM) using ontologies with the aim of providing support for the transformation of unstructured textual medical reports into a structured representation. Nevertheless, the techniques employed in PMLM must be performed manually and separately by means of computer instructions, hampering its use by professionals who are not from the computational area. The objective of this work is to automate and optimize PMLM using ontologies by integrating its preprocessing methods in a computational tool. For this purpose, a Collaborative Computer System (SCC) was built using the prototyping development model, which is applied in five stages: communication, fast plan, modeling, prototype construction, and evaluation and feedback. The developed computational system was evaluated in conjunction with domain experts, confirming that SCC meets the required specifications and presents a great value for the extraction and the study of patterns that may be discovered in medical findings. SCC was also evaluated experimentally, using a set of 100 artificial medical reports that simulate the Upper Digestive Endoscopy (EDA), showing good results. Thus, the automated PMLM using ontologies, implemented in the SCC, enables the performance of more complete and detailed studies, contributing to the generation of new knowledge. / Na área da saúde, grandes quantidades de dados provenientes de diversas fontes, como exames clínicos e de procedimentos, são armazenadas em bases de dados de hospitais e clínicas médicas. As características observadas nesses exames são descritas em laudos médicos textuais. Esses laudos constituem ferramenta indispensável para profissionais de qualquer especialidade médica para a manutenção do histórico clínico de pacientes. Os dados contidos nesses laudos podem ser analisados, de modo mais completo, através de recursos computacionais, como o processo de Mineração de Dados apoiado por técnicas de Inteligência Computacional. No entanto, para a aplicação desse processo, é imprescindível que os dados estejam representados em formato estruturado, como as Bases de Dados Computacionais. Nesse sentido, no Laboratório de Bioinformática da Universidade Estadual do Paraná em parceria com o Serviço de Coloproctologia da Faculdade de Ciências Médicas da Universidade Estadual de Campinas foi desenvolvido o Processo de Mapeamento de Laudos Médicos (PMLM) por ontologias com o propósito de prover apoio para a transformação de laudos médicos textuais não estruturados em uma representação estruturada. Entretanto, as técnicas empregadas no PMLM devem ser executadas separadamente e manualmente por meio de instruções computacionais, dificultando o seu uso por profissionais que não sejam da área computacional. Assim, o objetivo deste trabalho consiste em automatizar e otimizar o PMLM por ontologias mediante a integração de suas técnicas de processamento de textos em uma ferramenta computacional. Para isso, foi construído um Sistema Computacional Colaborativo (SCC) utilizando o modelo de desenvolvimento por prototipagem, que é aplicado de cinco etapas: comunicação; plano rápido; modelagem; construção do protótipo; e avaliação e feedback. Esse sistema computacional foi avaliado em conjunto com especialistas do domínio, os quais constataram que o SCC atende às especificações determinadas e apresenta-se de grande valia para a extração e o estudo de padrões que podem ser encontrados em textos médicos. O SCC foi também submetido a uma avaliação experimental, por meio da aplicação do PMLM automatizado em um conjunto de 100 laudos médicos textuais artificiais que simulam descrições de exames de Endoscopia Digestiva Alta (EDA), apresentando bons resultados. Desse modo, com o PMLM por ontologias automatizado, implementado no SCC, é possível a realização de estudos mais completos e detalhados, contribuindo com a geração de novos conhecimentos.