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Previous issue date: 2005 / A Recuperação de Informações é a ciência que estuda a criação de algoritmos para recuperar informações, principalmente provenientes de textos livres, que constituem a maior parte da informação em forma digital disponível nos dias atuais, sobretudo após a Internet. É evidente a necessidade de técnicas para recuperar informações dessa grande massa. Mecanismos de busca como Google®, Altavista®, Yahoo® e outros são indispensáveis para encontrar informações espalhadas na Internet em páginas da Web (arquivos PDF, TXT, HTML e outros) nos dias atuais. Na área da saúde, muitas informações também se encontram na forma de textos livres como os artigos científicos em bases de dados específicas da saúde como o Medline que possuem ferramentas de busca como Pubmed. Prontuários Eletrônicos do Paciente (PEP) também possuem informações em textos livres como o histórico ou evolução do paciente. Os profissionais da saúde que inserem informações podem utilizar termos sinônimos, jargões médicos, abreviaturas ou mesmo terem erros de ortografia. Para esses casos, a recuperação de informações com essas variações pode ser algo não trivial. Foram utilizadas duas bases de dados de PEP´s de clínicas distintas, sendo a primeira com 6732 histórias clínicas e a segunda com 26072 histórias. Foi desenvolvido um software chamado SIRIMED (Sistema de Indexação e Recuperação de Informações Médicas) que permitiu mostrar que a recuperação de informações baseada em semelhança semântica com um thesaurus médico (DeCS – Descritores em Ciências da Saúde) e semelhança ortográfica, baseada em um algoritmo de stemming, juntamente com edit distance, pode melhorar a quantidade de termos recuperados numa busca, em média de 30% comparada com a busca tradicional direta, que faz somente a busca do termo exato. A média de falsos positivos encontrados é menor que 0,5% nas duas bases de dados, o que não compromete o resultado do aumento de recuperação conseguido. / Information retrieval is a science that investigates models and techniques to recover information, mainly from free texts, that are the majority digital information after the internet advent. The necessity of techniques to recover information from this great mass of data is evident. Search engines like Google®, Altavista®, Yahoo® and others are indispensable to find information at Internet in PDF, TXT or HTML files. In the health context, a lot of information is registered as free texts like scientific articles into specific health databases like Medline which has specific search engines (Pubmed). Electronic Record Patient (ERP) has also free text information to describe patient’s history or evolution. The health professional who inserts information can use synonymous or medical terms, abbreviations or even make orthography mistake. In these cases, the recovery of the information with these variations could be not trivial. Two ERP databases from distinct clinics had been used. The first one had 6732 clinical histories and second had 26072 histories. A software called SIRIMED (Sistema de Indexação e Recuperação de Informações Médicas) was developed to show that recovery of the information based in both similarity semantics with a medical thesaurus (DeCS – Descritores em Ciências da Saúde) and approximate string matching (based on stemming and edit distance algorithm) can improve approximately 30% the amount of terms recovered if compared to traditional method, which searches only the exact string matching. The false positives average is less than 0.5% for both databases and, therefore, it doesn’t prejudice the obtained results. / BV UNIFESP: Teses e dissertações
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.unifesp.br:11600/21233 |
| Date | January 2005 |
| Creators | Martha, Amilton Souza [UNIFESP] |
| Contributors | Universidade Federal de São Paulo (UNIFESP), Campos, Carlos José Reis de [UNIFESP] |
| Publisher | Universidade Federal de São Paulo (UNIFESP) |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | 85 p. |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UNIFESP, instname:Universidade Federal de São Paulo, instacron:UNIFESP |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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