Orientador: Jacques Wainer / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Computação Cientifica / Made available in DSpace on 2018-08-03T20:14:44Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Lopes_MarcioUlliana_M.pdf: 1107432 bytes, checksum: 7668111746e023d896cd8b393a2d6e73 (MD5) Previous issue date: 2003 / Mestrado

Dissertação (mestrado) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná, Curitiba, 2005 / Inclui bibliografia / Este trabalho apresenta uma arquitetura multi-agente para o controle e monitoramento de infecções hospitalares em unidades de tratamento intensivo neonatal. O objetivo é fazer interagir, de forma dinâmica e inteligente, fontes de informações distribuídas

Dissertação (mestrado) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná, Curitiba, 2005 / Inclui bibliografia / Este trabalho propõe o uso de técnicas clássicas da engenharia de software orientada a objetos para a modelagem de sistemas de agentes cognitivos independentes, bem como mostrar a relevância de uma arquitetura distribuída e aberta, baseada no modelo agent / This work considers the use of classic techniques of the guided engineering of software the objects for the modeling of systems of independent cognitivos agents, as well as showing the relevance of a distributed and opened architecture, based in the agen

Dissertação (mestrado) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná, Curitiba, 2004 / Inclui bibliografia / Diagnósticos, procedimentos clínicos, prescrições, cuidado pós-tratamento, pós-cirúrgicos, entre outros, resultam da atuação dos profissionais da saúde que têm em comum um só objetivo: a saúde do paciente. Sua atuação compreende no trato dos seres humanos

Dissertação (mestrado) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná, Curitiba, 2007 / Bibliografia: f. 76-79 / Atualmente a maior parte dos problemas de tomada de decisão não tem por desafio o tratamento numérico, mas a transformação de dados e informações em conhecimento, principalmente quando as bases de dados dizem respeito à saúde. Tais bases, em geral, possue / Nowadays most decision problems do not have as a challenge the numeric treatment, but the transformation of data and information into knowledge, specially, when data bases are related with health. These health data bases, in general, have many attributes,

Orientador: José Remo Ferreira Brega / Banca: Carla Dal Sasso Freitas / Banca: Danilo Medeiros Eler / Resumo: A gestão de custos das organizações de saúde se tornou uma peça fundamental para a sua sobrevivência. As pessoas exigem cada vez mais qualidade nos serviços. Com os avanços científicos tecnológicos criou-se a possibilidade de um controle de gestão mais apurado. A utilização da tecnologia da informação disponibilizou meios de melhorar a qualidade das informações e formas de analisar os resultados para atender as necessidades de controle financeiro das organizações. Porém, em detrimento da grande quantidade de dados, o processo de análise se tornou dificultoso. Assim, muitos temas de pesquisa na área de visualização da informação surgiram com o objetivo de agilizar a eficiência na análise dos dados. Este trabalho apresenta uma solução que utiliza técnicas de visualização para uma melhor análise dos dados contidos em registros médicos hospitalares como exames, consultas, materiais utilizados e medicamentos. A utilização das técnicas de visualização tem como intuito evidenciar possíveis problemas que podem ocorrer, como abusos médicos, fraudes, viabilidade de contratos com empresas ou até erros médicos que influenciam direta ou indiretamente no custo da organização de saúde / Abstract: The cost management of health organizations has become a key to their survival. With people demanding more and more quality in services and with technological advances in technology, costs have risen too much to require closer control. The use of information technology provided means to improve the quality of information and ways of analyzing the results to meet the financial control needs of organizations, however, to the detriment of the large amount of data the analysis process became difficult, A source of research in the area of information visualization with the objective of giving more agility and efficiency in the analysis of the data. This work presents a solution that uses visualization techniques to better analysis of the data contained in hospital medical records, such as exams, consultations, materials used and drugs for the purpose Of possible problems that may occur as medical abuse, fraud, feasibility of contracts with companies or even medical errors and that influence directly or indirectly on the cost of the health organization / Mestre

Made available in DSpace on 2010-04-20T20:51:55Z (GMT). No. of bitstreams: 3 87157.pdf.jpg: 11158 bytes, checksum: ac831304fe92db1e18fa9c8b5ce29040 (MD5) 87157.pdf: 605283 bytes, checksum: f6dbd59610d6806cb88a833499c3ab9f (MD5) 87157.pdf.txt: 279270 bytes, checksum: b2fc4a320ce87de3eb1b82514317e538 (MD5) Previous issue date: 2003-01-14T00:00:00Z / Este trabalho discute a percepção e o uso da tecnologia de informação como auxiliar no processo de decisão pelo médico especializado em Cardiologia, discutindo não só os aspectos da tecnologia em si, como também a postura dos médicos diante das inovações.

Dissertação (mestrado) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná, Curitiba, 2008 / Bibliografia: f. 188-211 / As diretrizes clínicas, que são definidas como condutas e procedimentos desenvolvidos, sistematicamente, para auxiliar o médico em decisões sobre a melhor e mais apropriada conduta em situações clínicas específicas, estão sendo introduzidas nos mais difer / Clinical guidelines, that are defined as developed behaviors and procedures, systematically, to assist in medical decisions about the most appropriate behavior in specific clinical situations, are being introduced in the most different medicine fields. Ah

A documentação clínica requer a representação de situações complexas como pareceres clínicos, imagens e resultados de exames, planos de tratamento, dentre outras. Entre os profissionais da área de saúde, a linguagem natural é o meio principal de documentação. Neste tipo de linguagem, caracterizada por uma elevada flexibilidade sintática e léxica, é comum a prevalência de ambigüidades em sentenças e termos. O objetivo do presente trabalho consiste em mapear informações codificadas em narrativas clínicas para uma ontologia de domínio (SNOMED CT). Para sua consecução, aplicaram-se ferramentas processamento de linguagem natural (PLN), assim como adotaram-se heurísticas para o mapeamento de textos para ontologias. Para o desenvolvimento da pesquisa, uma amostra de sumários de alta foi obtida junto ao Hospital das Clínicas de Porto Alegre, RS, Brasil. Parte dos sumários foi manualmente anotada, com a aplicação da estratégia de Active Learning, visando a preparação de um corpus para o treinamento de ferramentas de PLN. Paralelamente, foram desenvolvidos algoritmos para o pré-processamento dos textos ‘sujos’ (com grande quantidade de erros, acrônimos, abreviações, etc). Com a identificação das frases nominais, resultado do processamento das ferramentas de PLN, diversas heurísticas (identificação de acrônimos, correção ortográfica, supressão de valores numéricos e distância conceitual) para o mapeamento para a SNOMED CT foram aplicadas. A versão atual da SNOMED CT não está disponível em português, demandando o uso de ferramentas para processamento multi-lingual. Para tanto, o pesquisa atual é parte da iniciativa do projeto MorphoSaurus, por meio do qual desenvolve-se e disponibiliza-se um thesaurus multi-língue (português, alemão, inglês, espanhol, sueco, francês), bem como componentes de software que permitem o processamento inter-lingual. Para realização da pesquisa, 80% da base de sumários foi analisada e manualmente anotada, resultando em um corpus de domínio (textos médicos e em português) que permitiu a especialização do software OpenNLP (baseado no modelo estatístico para o PLN e selecionado após a avaliação de outras soluções disponíveis). A precisão do etiquetador atingiu 93.67%. O thesaurus multi-língue do MorphoSaurus foi estendido, reestruturado e avaliado (automaticamente com a comparação por meio de textos comparáveis – ‘traduções de um mesmo texto para diferentes idiomas’) e sofreu intervenções objetivando a correção de imperfeições existentes, resultando na melhoria da cobertura lingüística, no caso do português, em 2%; e 50% para o caso do espanhol, medidas obtidas por meio do levantamento das curvas de precisão e revocação para a base do OHSUMED. Por fim, a codificação de informações de narrativas clínicas para uma ontologia de domínio é uma área de elevado interesse científico e clínico, visto que grande parte dos dados produzidos quando do atendimento médico é armazenado em texto livre e não em campos estruturados. Para o alcance deste fim, adotou-se a SNOMED CT. A viabilidade da metodologia de mapeamento foi demonstrada com a avaliação dos resultados do mapeamento automático contra um padrão ouro, manualmente desenvolvido, indicando precisão de 83,9%. / Clinical documentation requires the representation of fine-grained descriptions of patients' history, evolution, and treatment. These descriptions are materialized in findings reports, medical orders, as well as in evolution and discharge summaries. In most clinical environments natural language is the main carrier of documentation. Written clinical jargon is commonly characterized by idiosyncratic terminology, a high frequency of highly context-dependent ambiguous expressions (especially acronyms and abbreviations). Violations of spelling and grammar rules are common. The purpose of this work is to map free text from clinical narratives to a domain ontology (SNOMED CT). To this end, natural language processing (NLP) tools will be combined with a heuristic of semantic mapping. The study uses discharge summaries from the Hospital das Clínicas de Porto Alegre, RS, Brazil. Parts of these texts are used for creating a training corpus, using manual annotation supported by active learning technology, used for the training of NLP tools that are used for the identification of parts of speech, the cleansing of "dirty" text passages. Thus it was possible to obtain relatively well-formed and unambiguous noun phrases, heuristics was implemented to semantic mapping between these noun phrases (in Portuguese) and the terms describing the SNOMED CT concepts (English and Spanish) uses the technology of morphosemantic indexing, using a multilingual subword thesaurus, provided by the MorphoSaurus system, the resolution of acronyms, and the identification of named entities (e.g. numbers). In this study, 80 per cent of the summaries are analyzed and manually annotated, resulting in a domain corpus that supports the specialization of the OpenNLP system, mainly following the paradigm of statistical natural language processing (the accuracy of the tagger obtained was 93.67%). Simultaneously, several techniques have been used for validating and improving the subword thesaurus. To this end, the semantic representations of comparable test corpora from the medical domain in English, Spanish, and Portuguese were compared with regard to the relative frequency of semantic identifiers, improving the corpus coverage (2% to Portuguese, and 50% to Spanish). The result was used as an input by a team of lexicon curators, which continuously fix errors and fill gaps in the trilingual thesaurus underlying the MorphoSaurus system. The progress of this work could be objectified using OHSUMED, a standard medical information retrieval benchmark. The mapping of text-encoded clinical information to a domain ontology constitutes an area of high scientific and practical interest due to the need for the analysis of structured data, whereas the clinical information is routinely recorded in a largely unstructured way. In this work the ontology used was SNOMED CT. The evaluation of mapping methodology indicates accuracy of 83.9%.

A documentação clínica requer a representação de situações complexas como pareceres clínicos, imagens e resultados de exames, planos de tratamento, dentre outras. Entre os profissionais da área de saúde, a linguagem natural é o meio principal de documentação. Neste tipo de linguagem, caracterizada por uma elevada flexibilidade sintática e léxica, é comum a prevalência de ambigüidades em sentenças e termos. O objetivo do presente trabalho consiste em mapear informações codificadas em narrativas clínicas para uma ontologia de domínio (SNOMED CT). Para sua consecução, aplicaram-se ferramentas processamento de linguagem natural (PLN), assim como adotaram-se heurísticas para o mapeamento de textos para ontologias. Para o desenvolvimento da pesquisa, uma amostra de sumários de alta foi obtida junto ao Hospital das Clínicas de Porto Alegre, RS, Brasil. Parte dos sumários foi manualmente anotada, com a aplicação da estratégia de Active Learning, visando a preparação de um corpus para o treinamento de ferramentas de PLN. Paralelamente, foram desenvolvidos algoritmos para o pré-processamento dos textos ‘sujos’ (com grande quantidade de erros, acrônimos, abreviações, etc). Com a identificação das frases nominais, resultado do processamento das ferramentas de PLN, diversas heurísticas (identificação de acrônimos, correção ortográfica, supressão de valores numéricos e distância conceitual) para o mapeamento para a SNOMED CT foram aplicadas. A versão atual da SNOMED CT não está disponível em português, demandando o uso de ferramentas para processamento multi-lingual. Para tanto, o pesquisa atual é parte da iniciativa do projeto MorphoSaurus, por meio do qual desenvolve-se e disponibiliza-se um thesaurus multi-língue (português, alemão, inglês, espanhol, sueco, francês), bem como componentes de software que permitem o processamento inter-lingual. Para realização da pesquisa, 80% da base de sumários foi analisada e manualmente anotada, resultando em um corpus de domínio (textos médicos e em português) que permitiu a especialização do software OpenNLP (baseado no modelo estatístico para o PLN e selecionado após a avaliação de outras soluções disponíveis). A precisão do etiquetador atingiu 93.67%. O thesaurus multi-língue do MorphoSaurus foi estendido, reestruturado e avaliado (automaticamente com a comparação por meio de textos comparáveis – ‘traduções de um mesmo texto para diferentes idiomas’) e sofreu intervenções objetivando a correção de imperfeições existentes, resultando na melhoria da cobertura lingüística, no caso do português, em 2%; e 50% para o caso do espanhol, medidas obtidas por meio do levantamento das curvas de precisão e revocação para a base do OHSUMED. Por fim, a codificação de informações de narrativas clínicas para uma ontologia de domínio é uma área de elevado interesse científico e clínico, visto que grande parte dos dados produzidos quando do atendimento médico é armazenado em texto livre e não em campos estruturados. Para o alcance deste fim, adotou-se a SNOMED CT. A viabilidade da metodologia de mapeamento foi demonstrada com a avaliação dos resultados do mapeamento automático contra um padrão ouro, manualmente desenvolvido, indicando precisão de 83,9%. / Clinical documentation requires the representation of fine-grained descriptions of patients' history, evolution, and treatment. These descriptions are materialized in findings reports, medical orders, as well as in evolution and discharge summaries. In most clinical environments natural language is the main carrier of documentation. Written clinical jargon is commonly characterized by idiosyncratic terminology, a high frequency of highly context-dependent ambiguous expressions (especially acronyms and abbreviations). Violations of spelling and grammar rules are common. The purpose of this work is to map free text from clinical narratives to a domain ontology (SNOMED CT). To this end, natural language processing (NLP) tools will be combined with a heuristic of semantic mapping. The study uses discharge summaries from the Hospital das Clínicas de Porto Alegre, RS, Brazil. Parts of these texts are used for creating a training corpus, using manual annotation supported by active learning technology, used for the training of NLP tools that are used for the identification of parts of speech, the cleansing of "dirty" text passages. Thus it was possible to obtain relatively well-formed and unambiguous noun phrases, heuristics was implemented to semantic mapping between these noun phrases (in Portuguese) and the terms describing the SNOMED CT concepts (English and Spanish) uses the technology of morphosemantic indexing, using a multilingual subword thesaurus, provided by the MorphoSaurus system, the resolution of acronyms, and the identification of named entities (e.g. numbers). In this study, 80 per cent of the summaries are analyzed and manually annotated, resulting in a domain corpus that supports the specialization of the OpenNLP system, mainly following the paradigm of statistical natural language processing (the accuracy of the tagger obtained was 93.67%). Simultaneously, several techniques have been used for validating and improving the subword thesaurus. To this end, the semantic representations of comparable test corpora from the medical domain in English, Spanish, and Portuguese were compared with regard to the relative frequency of semantic identifiers, improving the corpus coverage (2% to Portuguese, and 50% to Spanish). The result was used as an input by a team of lexicon curators, which continuously fix errors and fill gaps in the trilingual thesaurus underlying the MorphoSaurus system. The progress of this work could be objectified using OHSUMED, a standard medical information retrieval benchmark. The mapping of text-encoded clinical information to a domain ontology constitutes an area of high scientific and practical interest due to the need for the analysis of structured data, whereas the clinical information is routinely recorded in a largely unstructured way. In this work the ontology used was SNOMED CT. The evaluation of mapping methodology indicates accuracy of 83.9%.