Análise da Influência de Características Textuais no Processo de Automatização da Regulação Médica

  • Benjamim de Pinho Sabino UFPI
  • Rafael T. Anchiêta IFPI
  • Raimundo S. Moura UFPI

Resumo


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.

Palavras-chave: Dados textuais, Aprendizagem de máquina supervisionada, Processamento de linguagem natural, Regulação médica

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Publicado
19/10/2023
SABINO, Benjamim de Pinho; ANCHIÊTA, Rafael T.; MOURA, Raimundo S.. Análise da Influência de Características Textuais no Processo de Automatização da Regulação Médica. In: ENCONTRO UNIFICADO DE COMPUTAÇÃO DO PIAUÍ (ENUCOMPI), 16. , 2023, Piripiri/PI. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2023 . p. 73-80. DOI: https://doi.org/10.5753/enucompi.2023.26619.