A pipeline for tabular dataset formation from unstructured data provided by ACR Appropriateness Criteria guidelines - Eduardo, Anderson A.; Loureiro, Rafael M.; Tachibana, Adriano; Netto, Pedro V.; Almeida, Tatiana F. de; Pires, André (Anais do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS); 2022: Anais do XXII Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde, 2022)
Entre as tecnologias centradas em dados, os sistemas de suporte à decisão clínica (CDSS) figuram entre os mais promissores. Avanços tecnológicos facilitaram sua implementação, mas a manutenção da base de conhecimento para CDSS permanece aberta a melhorias. Aqui, defendemos as diretrizes de adequabilidade do ACR como fonte valiosa de dados abertos e que, se combinados com algoritmos apropriados, podem impulsionar a pesquisa com CDSS. Portanto, desenvolvemos um pipeline capaz de formar conjuntos de dados tabulares a partir das diretrizes do ACR, armazenados em website como arquivos PDF. Também demonstramos experimentalmente que esse pipeline recupera com sucesso os conteúdos de interesse e a melhor composição, em termos de seus algoritmos componentes, é discutida. Pesquisas futuras que focarem na flexibilidade do pipeline frente a atualizações de template dos PDFs contribuirão para o avanço deste trabalho.