Este trabalho apresenta os resultados de uma pesquisa que teve como objetivo avaliar o desempenho de métodos de mineração de textos na previsão e detecção de Eventos Adversos (EA). A primeira etapa foi a revisão sistemática da literatura que buscou identificar os métodos de mineração de textos e as áreas da saúde que esses estão sendo aplicados para prever e detectar EA. Após essa etapa foi realizada uma aplicação de métodos de mineração de textos para prever Infecções do Sítio Cirúrgico (ISC) a partir do texto livre de descrições cirúrgicas no Hospital de Clínicas de Porto Alegre (HCPA). Por fim, métodos de mineração de textos foram aplicados para detectar ISC a partir do texto das evoluções de pacientes 30 (trinta) dias após uma cirurgia. Como resultados, destaca-se a identificação dos melhores métodos de pré-processamento e mineração de textos para prever e detectar ISC no HCPA, podendo ser aplicados a outros EA. O método Stochastic Gradient Descent (SGD) apresentou o melhor desempenho, 79,7% de ROC-AUC na previsão de EA. Já para detecção de EA o melhor método foi o Logistic Regression, com desempenho 80,6% de ROC-AUC. Os métodos de mineração de textos podem ser usados para apoiar de maneira eficaz a previsão e detecção de EA, direcionando ações de vigilância para a melhoria da segurança do paciente. / This work presents the results of a research that aimed to evaluate the performance of text mining methods in the prediction and detection of Adverse Events (AE). The first step was the systematic review of the literature that sought to identify the methods of text mining and the health areas they are being applied to predict and detect AE. After this step, an application of text mining methods was performed to predict Surgical Site Infections (SSI) from the free text of medical records at Hospital de Clínicas de Porto Alegre (HCPA). Finally, text mining methods were applied to detect SSI from the text of medical records 30 (thirty) days after surgery. As results, is highlight the identification of the best methods of pre-processing and text mining to predict and detect SSI in the HCPA, and can be applied to other AE. The Stochastic Gradient Descent (SGD) presented the best performance, 79.7% of ROC-AUC in the prediction of AE. Already for the detection of AE the best method was the Logistic Regression, with performance 80.6% of ROC-AUC. Text mining methods can be used to effectively support the prediction and detection of AE by directing surveillance actions to improve patient safety.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:www.lume.ufrgs.br:10183/163453 |
| Date | January 2017 |
| Creators | Silva, Daniel Antonio da |
| Contributors | Ten Caten, Carla Schwengber |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS, instname:Universidade Federal do Rio Grande do Sul, instacron:UFRGS |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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