A Model for Extracting, Structuring, Indexing and Recovery of Clinical Cases Published on the WEB
Keywords:
Clinical Case; Text Mining; Data Mining; Natural Language Processing; NLP; Metadata; Metadata Patterns.Abstract
Currently the range of medical content available on the Web is very wide, mainly clinical cases that serve as the basis for studies and analyzes, however many of these data are without structures and originate from heterogeneous sources, making it difficult to search indexing and data analysis. Thus, this work proposes a metadata model to standardize such contents and serves as a basis for the use of conventional text mining techniques and PLN for their settlement, for future searches, recoveries and maintenance with higher quality.
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References
ALVES, M. D. D. R.; SOUZA, M. I. F. Estudo de correspondência de elementos metadados: DUBLIN CORE e MARC 21. RDBCI, v. 4, n. 2,p. 20-38- 2007. https://doi.org/10.20396/rdbci.v4i2.2019
ARONSON, J. Rare diseases, orphan drugs, and orphan diseases. BMJ, v.333, 2006.
https://doi.org/10.1136/bmj.333.7559.127
CAMPUS, L. F. B . Metadados digitais: revisão bibliográfica da evolução e tendências por meio de categorias funcionais. Encontros Bibli: revista eletrônica de biblioteconomia e ciência da informação, v. 12, n. 23, p. 16-46, 2007. doi:https://doi.org/10.5007/1518-2924.2007v12n23p16
BEZERRA, E.; GOLDSCHMIDT, R. A Tarefa de Classificação em Text Mining. Revista de Sistemas de Informacao da FSMA,n, 5, p. 42-62, 2010.Disponível em: http://www.fsma.edu.br/si/edicao5/FSMA_SI_2010_1_Tutorial_2.pdf. Acesso em: 18 mar. 2018.
BRAMBILLA, J.; CARRO, S.; FELÍCIO, M. (2016). Descrição e Recuperação de notícias jornalísticas por meio de metadados. Colloquium Exactarum, v. 8, n. 1, p. 2016. Disponível em: https://doi.org/10.5747/ce.2016.v08.n1.e144. Acesso em: 18 mar. 2018.
CARRO, S. A.; SCHARCANSKI, J.; LIMA, J.V. MedISeek: a web based diffusion system for medical visual information. In: ACM INTERNATIONAL WORKSHOP ON WEB INFORMATION AND DATA MANAGEMENT, 5., 2003. Proceedings […] 2003. p. 54-57). https://doi.org/10.1145/956699.956711
FREDIGO A. H. et al. Text Mining. Florianópolis: Universidade Federal de Santa Catarina, 2013. Disponível em: http://www.inf.ufsc.br/~luis.alvares/INE5644/G2_texto.pdf. Acesso em: 15 ago. 2019.
GANTZ, J.; REINSEL, D. The Digital Universe In 2020: Big Data, Bigger Digital Shadows, and Biggest Growth in the Far East. IDC iView: IDC Analyze the future, EMC Corporation., 2012.Disponível em: https://www.emc-technology.com/collateral/analyst-reports/idc-the-digital-universe-in-2020.pdf. Acesso em: 18 mar. 2018.
GONÇALVES, A. R. R. Síndrome de Hutchinson-Gilford ou progéria: passado, presente e abordagens terapêuticas futuras. 2014. Dissertação (Mestrado) - Universidade do Algarve, Faro, PT, 2014. Disponível em: https://sapientia.ualg.pt/bitstream/10400.1/8352/1/HGPS.pdf. Acesso em: 18 mar. 2018.
INED - INSTITUT NATIONAL D'ÉTUDES DÉMOGRAPHIQUES. How much inhabitants on Earth tomorrow?. França, 2013. Disponível em: https://www.ined.fr/en/everything_about_population/demographic-facts-sheets/focus-on/world-population-tomorrow/. Acesso em: 18 mar. 2018.
MANNING, C. et al. The Stanford CoreNLP natural language processing toolkit. In: ANNUAL MEETING OF THE ASSOCIATION FOR COMPUTATIONAL LINGUISTICS: SYSTEM DEMONSTRATIONS. 52., 2014. Proceedings […]. 2014. p. 55-60. https://doi.org/10.3115/v1/P14-5010
NATIONAL ORGANIZATION FOR RARE DISORDERS (Nord). Rare disease Information. 2018. Disponível em: https://rarediseases.org/for-patients-and-families/information-resources/rare-disease-information/
OLEYNIK, M. Extração de informações de narrativas clínicas. Dissertação (Mestrado) - Instituto de Matemática e Estatística, Universidade de São Paulo, São Paulo, 2013. doi:10.11606/D.45.2013.tde-28112013-185051.
PARENTE, R. C. M.; OLIVEIRA, M. A. P.; CELESTE, R. K. Relatos e série de casos na era da medicina baseada em evidência. Bras J Video-Sur, v. 3, n. 2, p. 67-70, 2010. Disponível em: https://s3.amazonaws.com/academia.edu.documents/6743146/bjvs030302_063b.pdf?AWSAccessKeyId=AKIAIWOWYYGZ2Y53UL3A&Expires=1523675005&Signature=xvC88TrNyoHTVk1swwrHXFGg0fc%3D&response-content-disposition=inline%3B%20filename%3DRelatos_e_Serie_de_Casos_na_Era_da_Medic.pdf. Acesso em: 18 mar. 2018.
ROCHA, L. D. H. V. Mineração de texto aplicada na análise de redações do ENEM. 2017. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Universidade Federal de Recife, 2017. Disponível em: http://www.bcc.ufrpe.br/sites/www.bcc.ufrpe.br/files/Lucas%20de%20Holanda_0.docx. Acesso em: 18 mar. 2018.
SOUZA, T. B.; CATARINO, M. E.; DOS SANTOS, P. C. Metadados: catalogando dados na Internet. Transinformação, v. 9, n. 2, 2012.Disponível em: https://scholar.google.com.br/scholar?hl=pt-BR&as_sdt=0%2C5&q=Metadados%3A+catalogando+dados+na+Internet&btnG=
SOUZA, L. C. Extração de informação usando integração de componentes de PLN através do framework GATE. 2009. Dissertação (Mestrado) - Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2009.