XXVII Mostra Unisinos de Iniciação Científica e Tecnológica

331 XXVII MOSTRA UNISINOS DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA E TECNOLÓGICA De 19/10/2020 a 24/10/2020 Unisinos São Leopoldo e Porto Alegre Inscrição: 6042903 - apresentação oral EXTRAÇÃO DE INFORMAÇÕES DE PRONTUÁRIOS ELETRÔNICOS DE HOSPITAIS PARA PROCESSAMENTO POR ALGORITMOS DE APRENDIZADO DE MÁQUINA Autor(a): Tiago Costa da Silva Coautor(es): Cristiano André da Costa Orientador(es): Instituição: Unisinos (PIBITI/CNPq - Unisinos) Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra PPG em Computação Aplicada O acompanhamento de prontuários eletrônicos é de grande im- portância para analisar a evolução clínica dos pacientes. Através da computação aplicada a saúde é possível desenvolver ferramentas que auxiliem na predição de alguns estados e prevenir complicações e an- tever uma crise iminente, usando técnicas de aprendizado de máqui- na. Para o desenvolvimento de algoritmos capazes de analisar a con- dição de um paciente, e mapear as probabilidades de evolução do seu estado clínico, é necessário estudar dados confiáveis, e apurados de histórico clínico, para observar em casos semelhantes a correla- ção entre os sinais apresentados e os resultados evoluídos das mes- mas. Um dos problemas encontrados atualmente para analisar a si- tuação de um paciente é a falta de integração entre os sistemas de prontuário de diferentes hospitais. Uma das alternativas para ende- reçar esse problema é o OpenEHR, um padrão que permite a inte- roperabilidade dos prontuários, com dados estruturados e a capaci- dade de observar um histórico médico mais completo e contínuo. Um desafio encontrado ao tentar integrar dados de diferentes hospi- tais, é a diferença na padronização de coleta dos dados. Para solucio- nar esta questão, esse projeto visou desenvolver estratégias de extra- ção de informação que visam padronizar os prontuários médicos de forma estruturada. Primeiramente, foi empregado busca de termos por expressões regulares e processamento das informações de pron- tuário. Em um segundo momento, estão sendo aplicados algoritmos de processamento de linguagem natural para apoiar a transformação