Análise da Influência de Características Textuais no Processo de Automatização da Regulação Médica - Sabino, Benjamim de Pinho; Anchiêta, Rafael T.; Moura, Raimundo S. (Anais do Encontro Unificado de Computação do Piauí (ENUCOMPI); 2023: Anais do XVI Encontro Unificado de Computação do PiauíDO - 10.5753/enucompi.2023.26619, 2023)
Este artigo descreve uma investigação da influência de características textuais em modelos de Apredizagem de Máquina (AM) para a predição da resposta de solicitações médicas de uma Operadora de Planos de Saúde (OPS). Usou-se técnicas de Processamento de Linguagem Natural (PLN) na etapa de pré-processamento para limpeza e normalização dos dados clínicos, além de recuperação de siglas e termos técnicos da área. Neste trabalho, investigouse, especificamente, dois algoritmos de AM supervisionados para classificar as solicitações de exames em duas classes: Aprovada e Recusada. Como resultado, obteve-se 71%, 70% e 72% de acurácia para os algoritmos Naive Bayes (versões: MultinomialNB e BernoulliNB) e LinearSVC, respectivamente.