O trabalho desempenhado pelos profissionais da área de saúde quando voltado ao cuidado das pessoas consiste, por vezes, na escolha dos melhores medicamentos para o sucesso terapêutico no tratamento de pacientes. Existem vários medicamentos disponíveis no mercado brasileiro, assim para que o profissional encontre as informações sobre o medicamento que pode ser melhor indicado para o paciente há aplicativos e ferramentas que facilitam a pesquisa dos medicamentos e auxiliam o trabalho deste especialista. Contudo em nossa busca não foram encontrados sistemas que possuem a identificação de reações adversas, contraindicações, interações medicamentosas, advertências e precauções entre a associação conjunta de medicamentos regulamentados pela Agência Nacional de Vigilância Sanitária (ANVISA). Nesse contexto, o Bulário Eletrônico da ANVISA disponibiliza um conjunto de 6:961 bulas profissionais em formato PDF, contudo as informações nelas contidas não estão estruturadas. Um dos desafios deste trabalho consistiu em extrair automaticamente as informações presentes nesse conjunto de bulas. Este trabalho apresenta uma metodologia semiautomática de mineração de textos para mapear as bulas da ANVISA nas redes de interações entre fármacos da base de dados DrugBank, juntamente com as doenças encontradas na base SNOMED-CT. Os medicamentos, as doenças, os fármacos e suas relações foram estruturadas e armazenadas em um banco de dados em grafos utilizando a tecnologia Neo4j. Por meio dos resultados obtidos foi desenvolvido o Fácil Bula, website com objetivo de desenvolver ferramentas que facilitem a pesquisa de medicamentos e doenças para profissionais da área de saúde. Desse modo, teve seu projeto aceito no processo de incubação do Hotel Tecnológico da Incubadora de Inovações da Universidade Tecnológica (IUT). O portal web do Fácil Bula contabilizou acessos por todo território brasileiro, principalmente em grandes capitais como São Paulo e Rio de Janeiro, além de conquistar um bom posicionamento nas pesquisas orgânicas do Google relacionadas a algumas palavras-chave de medicamentos e da Classificação Internacional de Doenças (CID). / The work done by health area professionals when facing the care of people consists on choosing the best medications for the success of the treatment of them. There are many medications available on the brazilian market, so for this professional find the information about the medication which could be the best match for the pacient there is which applications and tools make easier the search of drugs and helps this specialist. However, none of these systems had drug adverse reaction identification, contraindications, medical interactions, warnings and precautions between the overall association of drugs regulated by the “Agência Nacional de Vigilância Sanitária” (ANVISA). In this context, the ANVISA’s “Bulário Eletrônico” offers a collection of 6;961 professional medication guides in PDF file format. However, the information available in these guides are in an unstructured format. One of challenges of this work consisted in the automatic retrieval of information from ANVISA’s medication guides. This paper presents a semiautomatic procedure that maps ANVISA’s medication guides to DrugBank and SNOMEDCT. The medications, the diseases, the drugs, and their relations were structured and stored on a graph database using the Neo4j technology. Fácil Bula, was developed through results of studies, it is a website which goals to conceive tools to facilitate the medication and disease search for health professionals, it hits all the brazilian territory, mainly big capitals like S˜ao Paulo and Rio de Janeiro, as well as gain a good position in organic Google searches related to some keywords medicines and International Classification of Diseases (ICD).
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.utfpr.edu.br:1/2551 |
| Date | 25 May 2016 |
| Creators | Silva, João Vitor Ferrari da |
| Contributors | Kashiwabara, André Yoshiaki, Silla Junior, Carlos Nascimento, Kashiwabara, André Yoshiaki, Silla Junior, Carlos Nascimento, Bovo, Alessandro Botelho, Eler, Gabrielle Jacklin |
| Publisher | Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Cornelio Procopio, Programa de Pós-Graduação em Informática, UTFPR, Brasil |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UTFPR, instname:Universidade Tecnológica Federal do Paraná, instacron:UTFPR |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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