A Extração de Entidades Nomeadas em Bulas de Medicamentos e em Relatos de Casos Clínicos
Resumo
As bulas farmacêuticas são documentos com informações sobre medicamentos como a sua posologia, as reações adversas, dentre outras informações. Os relatos de casos clínicos são narrativas descritivas e detalhadas das experiências médicas com pacientes. A proposta deste artigo é apresentar e descrever o método de trabalho utilizado para a Extração de Informação automática das bulas farmacêuticas e de relatos de casos clínicos através do Reconhecimento de Entidades Nomeadas. Um modelo de Inteligência Artificial foi treinado a partir de uma abordagem híbrida baseada em Conditional Random Fields (CRF) e Local Grammar (LG), denominada CRF+LG. Os resultados obtidos em medida F1 nos testes com as bulas foram de 94.85% na extração das entidades sobre doenças e 68.63% na extração das entidades sobre medicamentos. Os resultados obtidos nos testes com os relatos de casos clínicos foram de 77.42% na extração das entidades sobre doenças e 87.34% na extração das entidades sobre medicamentos. Os resultados demonstraram que a iniciativa apresentada pode contribuir para auxiliar profissionais de saúde na extração de informações de bulas e de relatos de casos clínicos.
Referências
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Publicado
25/06/2024
Como Citar
COLOMBO, Cristiano da Silveira; OLIVEIRA, Elias de.
A Extração de Entidades Nomeadas em Bulas de Medicamentos e em Relatos de Casos Clínicos. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE COMPUTAÇÃO APLICADA À SAÚDE (SBCAS), 24. , 2024, Goiânia/GO.
Anais [...].
Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação,
2024
.
p. 627-638.
ISSN 2763-8952.
DOI: https://doi.org/10.5753/sbcas.2024.2799.
