Introdução: O laudo radiológico com entrada de dados estruturada proporciona precisão na recuperação de informações, todavia, é menos abrangente que o texto-livre e pode impedir o especialista de descrever um achado importante, não contemplado pela estrutura pré-definida. Portanto, a solução está em interpretar o texto escrito pelo especialista e os transportar para uma estrutura computacional ontológica formalizando o conhecimento. Objetivos: Elaborar e avaliar uma metodologia para estruturação de informações de laudos radiológicos em texto livre que contemple as especificidades brasileiras, incluindo a terminologia empregada. Métodos: Coleta de 1701 laudos radiológicos de ressonância magnética da coluna lombossacra em três instituições distintas. Para estruturar a informação, foram utilizadas técnicas de mineração de texto e conceituação ontológica das unidades lexicais. Dez radiologistas especialistas avaliaram a superestrutura textual e a terminologia extraída e conceituada, por meio de questionário eletrônico onde foram sugeridas 3 superestruturas textuais e 30 termos com a descrição do respectivo conceito. Resultados: A metodologia criada é constituída por 6 passos: 1) coleta dos laudos radiológicos de determinado tipo de exame; 2) decomposição textual; 3) normalização das unidades lexicais; 4) identificação das superestruturas textuais; 5) conceituação dos termos candidatos; 6) avaliação das superestruturas identificadas e da terminologia extraída e conceituada pelos especialistas na linguagem de especialidade estudada. Foram identificadas três superestruturas textuais diferentes. Após processamento automático inicial, 6129 unidades lexicais foram normalizadas obtendo 4568 termos candidatos dos quais 4183 foram conceituados e originaram 727 conceitos. Foram estabelecidas 13963 relações entre termos candidatos e conceitos, e 789 relações entre conceitos. Quanto a adequada descrição dos termos, 40% dos avaliadores concordam plenamente que estão adequados, 60% concordam parcialmente que estão adequados e nenhum avaliador discordou que os termos são adequados. Em relação a quantidade de termos utilizados pelos avaliadores, em sua respectiva instituição, 70% utilizam de 24 a 30 termos e 30% de 16 a 23 termos. A conceituação de um termo foi considerada inadequada por dois avaliadores. Conclusão: A metodologia proposta foi avaliada por radiologistas especialistas que identificaram as diferenças das superestruturas textuais entre as instituições e os termos com a descrição do respectivo conceito. Portanto, foi possível estruturar a informação de laudos radiológicos da coluna lombossacra a partir do texto livre identificando as superestruturas textuais, extraindo as unidades lexicais, normalizando as unidades lexicais e conceituando ontologicamente os termos candidatos preservando a referência com as respectivas partes constituintes dos laudos radiológicos produzidos no contexto brasileiro. / Introduction: The radiological report with structured data entry provides precision in information retrieval, however, is less comprehensive than the text-free and may prevent the expert to describe an important finding, not covered by the pre-defined structure. So the solution is to interpret the text written by expert and carry for a computational framework formalizing the ontological knowledge. Objectives: Develop and evaluate a methodology for structuring information in free text radiology reports that contemplates the Brazilian specifications, including terminology. Methods: 1701 radiological reports of lumbosacral MRI were collected in three different institutions. To structure the information we used techniques of text mining and ontological conceptualization of lexical units extracted. Ten dedicated radiologists evaluated the textual superstructure and terminology extracted by the electronic questionnaire which were suggested textual 3 superstructures and 30 terms with the description of its concept. Results: The established methodology consisted of six steps: 1) collection of radiology reports of certain type of examination; 2) textual decomposition; 3) lexical units normalization; 4) textual superstructures identification ; 5) conceptualization of candidate terms; 6) evaluation of identified superstructures and terminology extracted by experts in the specialized language study. We identified three different textual superstructures. After automatic processing initial 6129 lexical units were normalized getting 4568 candidate terms of which 4183 were conceptualized and originated 727 concepts. 13963 were established relations between candidate terms and concepts and 789 relations between concepts. As for adequate description of the terms, 40% of the evaluators agree fully that are appropriate, 60% somewhat agree that they are adequate and no evaluator disagreed that the terms are adequate. Regarding the number of words used by evaluators in their respective institution using 70% between 24 and 30 terms and 30% from 16 to 23 terms. The conceptualization of a term was considered inadequate by two evaluators. The established methodology consisted of six steps: 1) collection of radiology reports of certain type of examination; 2) textual decomposition; 3) lexical units normalization; 4) textual superstructures identification ; 5) conceptualization of candidate terms; 6) evaluation of identified superstructures and terminology extracted by experts in the specialized language study. Conclusions: The proposed methodology was evaluated by radiologists who identified the differences between the textual superstructures institutions and the terms describing the relevant concept. Therefore, it was possible to structure the information of the lumbosacral spine radiology reports from free text by identifying textual superstructures, extracting lexical units, normalizing the lexical units and conceptualizing the terms ontologically candidates preserving the reference to the respective constituent parts of radiology reports produced in the Brazilian context.

Introdução: O laudo radiológico com entrada de dados estruturada proporciona precisão na recuperação de informações, todavia, é menos abrangente que o texto-livre e pode impedir o especialista de descrever um achado importante, não contemplado pela estrutura pré-definida. Portanto, a solução está em interpretar o texto escrito pelo especialista e os transportar para uma estrutura computacional ontológica formalizando o conhecimento. Objetivos: Elaborar e avaliar uma metodologia para estruturação de informações de laudos radiológicos em texto livre que contemple as especificidades brasileiras, incluindo a terminologia empregada. Métodos: Coleta de 1701 laudos radiológicos de ressonância magnética da coluna lombossacra em três instituições distintas. Para estruturar a informação, foram utilizadas técnicas de mineração de texto e conceituação ontológica das unidades lexicais. Dez radiologistas especialistas avaliaram a superestrutura textual e a terminologia extraída e conceituada, por meio de questionário eletrônico onde foram sugeridas 3 superestruturas textuais e 30 termos com a descrição do respectivo conceito. Resultados: A metodologia criada é constituída por 6 passos: 1) coleta dos laudos radiológicos de determinado tipo de exame; 2) decomposição textual; 3) normalização das unidades lexicais; 4) identificação das superestruturas textuais; 5) conceituação dos termos candidatos; 6) avaliação das superestruturas identificadas e da terminologia extraída e conceituada pelos especialistas na linguagem de especialidade estudada. Foram identificadas três superestruturas textuais diferentes. Após processamento automático inicial, 6129 unidades lexicais foram normalizadas obtendo 4568 termos candidatos dos quais 4183 foram conceituados e originaram 727 conceitos. Foram estabelecidas 13963 relações entre termos candidatos e conceitos, e 789 relações entre conceitos. Quanto a adequada descrição dos termos, 40% dos avaliadores concordam plenamente que estão adequados, 60% concordam parcialmente que estão adequados e nenhum avaliador discordou que os termos são adequados. Em relação a quantidade de termos utilizados pelos avaliadores, em sua respectiva instituição, 70% utilizam de 24 a 30 termos e 30% de 16 a 23 termos. A conceituação de um termo foi considerada inadequada por dois avaliadores. Conclusão: A metodologia proposta foi avaliada por radiologistas especialistas que identificaram as diferenças das superestruturas textuais entre as instituições e os termos com a descrição do respectivo conceito. Portanto, foi possível estruturar a informação de laudos radiológicos da coluna lombossacra a partir do texto livre identificando as superestruturas textuais, extraindo as unidades lexicais, normalizando as unidades lexicais e conceituando ontologicamente os termos candidatos preservando a referência com as respectivas partes constituintes dos laudos radiológicos produzidos no contexto brasileiro. / Introduction: The radiological report with structured data entry provides precision in information retrieval, however, is less comprehensive than the text-free and may prevent the expert to describe an important finding, not covered by the pre-defined structure. So the solution is to interpret the text written by expert and carry for a computational framework formalizing the ontological knowledge. Objectives: Develop and evaluate a methodology for structuring information in free text radiology reports that contemplates the Brazilian specifications, including terminology. Methods: 1701 radiological reports of lumbosacral MRI were collected in three different institutions. To structure the information we used techniques of text mining and ontological conceptualization of lexical units extracted. Ten dedicated radiologists evaluated the textual superstructure and terminology extracted by the electronic questionnaire which were suggested textual 3 superstructures and 30 terms with the description of its concept. Results: The established methodology consisted of six steps: 1) collection of radiology reports of certain type of examination; 2) textual decomposition; 3) lexical units normalization; 4) textual superstructures identification ; 5) conceptualization of candidate terms; 6) evaluation of identified superstructures and terminology extracted by experts in the specialized language study. We identified three different textual superstructures. After automatic processing initial 6129 lexical units were normalized getting 4568 candidate terms of which 4183 were conceptualized and originated 727 concepts. 13963 were established relations between candidate terms and concepts and 789 relations between concepts. As for adequate description of the terms, 40% of the evaluators agree fully that are appropriate, 60% somewhat agree that they are adequate and no evaluator disagreed that the terms are adequate. Regarding the number of words used by evaluators in their respective institution using 70% between 24 and 30 terms and 30% from 16 to 23 terms. The conceptualization of a term was considered inadequate by two evaluators. The established methodology consisted of six steps: 1) collection of radiology reports of certain type of examination; 2) textual decomposition; 3) lexical units normalization; 4) textual superstructures identification ; 5) conceptualization of candidate terms; 6) evaluation of identified superstructures and terminology extracted by experts in the specialized language study. Conclusions: The proposed methodology was evaluated by radiologists who identified the differences between the textual superstructures institutions and the terms describing the relevant concept. Therefore, it was possible to structure the information of the lumbosacral spine radiology reports from free text by identifying textual superstructures, extracting lexical units, normalizing the lexical units and conceptualizing the terms ontologically candidates preserving the reference to the respective constituent parts of radiology reports produced in the Brazilian context.

[ES] La explotación de datos de salud ha demostrado ser de creciente interés en la comunidad científica, especialmente para la creación y uso de sistemas de ayuda a la decisión clínica (SADC). Para abordar este problema, tradicionalmente se ha investigado por separado en materia de modelos de información, modelos de dominio y SADC. En lo que se refiere a modelos de información, las propuestas presentan limitaciones semánticas y no tienen en cuenta la interacción con los modelos de dominio, que pretenden proporcionar una comprensión formal y compartida del conocimiento clínico, ni con los SADC, cuya finalidad es proporcionar apoyo a la toma de decisión clínica a partir de la historia clínica electrónica (HCE). La finalidad de esta tesis se enmarca dentro del objetivo general de enriquecer sistemas de HCE con resultados de SADC y modelos de dominio representados mediante datos enlazados abiertos. Para ello, se investiga la combinación y explotación conjunta de las tecnologías más avanzadas para modelos de información, modelos de dominio y SADC. La principal contribución de esta tesis es el desarrollo de metodologías y herramientas para enriquecer la HCE con resultados de SADC y datos enlazados abiertos. Las contribuciones específicas son las siguientes: * Definición conceptual y metodológica de la HCE aumentada con información potencialmente relevante de la web semántica. * Definición conceptual y metodológica del informe radiológico estructurado (IRE), enriquecido con resultados de SADC basados en reglas, visión por computación y modelos de aprendizaje automático. * Caso de uso de HCE aumentada, consistente en enriquecer la HCE resumida del Sistema Nacional de Salud de España con datos enlazados abiertos sobre interacciones farmacológicas y tratamientos recomendados para los episodios activos del paciente. * Sistema de IRE enriquecido con resultados de SADC. Incluye el desarrollo de plantillas de IRE y mecanismos para el enriquecimiento de las mismas con resultados de SADC basados en reglas, cuantificación de imagen médica y redes neuronales. Nuestro objetivo es mejorar el grado de interoperabilidad en las integraciones de sistemas de HCE con SADC y datos enlazados abiertos, mediante estrategias basadas en los tres pilares de la interoperabilidad semántica: modelos de información, de arquetipos y de dominio. Esto tiene el potencial de repercutir positivamente sobre la salud y el cuidado del paciente, especialmente en el paradigma de la medicina personalizada. / [CA] L'explotació de dades de salut ha demostrat ser de creixent interés en la comunitat científica, especialment per a la creació i ús de sistemes d'ajuda a la decisió clínica (SADC). Per a abordar aquest problema, tradicionalment s'ha investigat per separat en matèria de models d'informació, models de domini i SADC. Pel que fa a models d'informació, les propostes presenten limitacions semàntiques i no tenen en compte la interacció amb els models de domini, que pretenen proporcionar una comprensió formal i compartida del coneixement clínic, ni amb els SADC, la finalitat dels quals és proporcionar suport a la presa de decisió clínica partint de la història clínica electrònica (HCE). La finalitat d'aquesta tesi s'emmarca dins de l'objectiu general d'enriquir sistemes de HCE amb resultats de SADC i models de domini representats mitjançant dades enllaçades obertes. Per a això, s'investiga la combinació i explotació conjunta de les tecnologies més avançades per a models d'informació, models de domini i SADC. La principal contribució d'aquesta tesi és el desenvolupament de metodologies i eines per a enriquir la HCE amb resultats de SADC i dades enllaçades obertes. Les contribucions específiques són les següents: * Definició conceptual i metodològica de la HCE augmentada amb informació potencialment rellevant de la web semàntica. * Definició conceptual i metodològica de l'informe radiològic estructurat (IRE), enriquit amb resultats de SADC basats en regles, visió per computació i models d'aprenentatge automàtic. * Cas d'ús de HCE augmentada, consistent a enriquir la HCE resumida del Sistema Nacional de Salut d'Espanya amb dades enllaçades obertes sobre interaccions farmacològiques i tractaments recomanats per als episodis actius del pacient. * Sistema de IRE enriquit amb resultats de SADC. Inclou el desenvolupament de plantilles de IRE i mecanismes per a l'enriquiment de les mateixes amb resultats de SADC basats en regles, quantificació d'imatge mèdica i xarxes neuronals. El nostre objectiu és millorar el grau d'interoperabilitat en les integracions de sistemes de HCE amb SADC i dades enllaçades obertes, mitjançant estratègies basades en els tres pilars de la interoperabilitat semàntica: models d'informació, d'arquetips i de domini. Això té el potencial de repercutir positivament sobre la salut i la cura del pacient, especialment en el paradigma de la medicina personalitzada. / [EN] The exploitation of health data has proven to be of increasing interest in the scientific community, especially for the creation and use of clinical decision support systems (CDSS). To address this problem, separate research has traditionally been done on information models, domain models and CDSS. Regarding information models, the proposals present semantic limitations and do not consider the interaction with domain models, which aim to provide a formal and shared understanding of clinical knowledge, nor with CDSS, whose purpose is to provide clinical decision support from the electronic health record (EHR). The aim of this thesis is framed within the general goal of enriching EHR systems with SADC results and domain models represented by open linked data. For this purpose, the combination and joint exploitation of state-of-the-art technologies for information models, domain models and SADC is investigated. The main contribution of this thesis is the development of methodologies and tools to enrich EHR with SADC results and open linked data. Specific contributions are: * Conceptual and methodological definition of EHR augmented with potentially relevant information from the semantic web. * Conceptual and methodological definition of the structured radiology report (SRR), enriched with CDSS results based on logical rules, computer vision and machine learning models. * Augmented EHR use case, consisting of enriching the summarized EHR of the Spanish National Health System with linked open data on pharmacological interactions and recommended treatments for active patient episodes. * SRR system enriched with CDSS results. Includes the development of SRR templates and mechanisms for enriching them with SADC results based on logical rules, medical image quantification and neural networks. Our goal is to improve the degree of interoperability in EHR system integrations with CDSS results and linked open data, through strategies based on the three pillars of semantic interoperability: information, archetype and domain models. This has the potential to positively impact health and patient care, especially in the personalized medicine paradigm. / Mañas García, A. (2022). Enriquecimiento de la historia clínica electrónica con información de sistemas de ayuda a la decisión clínica y datos enlazados abiertos [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/187730 / TESIS