Avaliação da Apreensibilidade e da Qualidade da Informação em Saúde com o Software SPINEFIND
A disponibilidade das tecnologias
de informação proporciona acesso fácil
e instantâneo a artigos, receitas e dicas
relacionados à saúde e às condições de vida.
Frente a isso, emerge a necessidade de revisão
e garantia da qualidade das informações
publicadas na Internet, uma vez que decisões
baseadas em informações equivocadas podem
provocar consequências graves e permanentes
ao ser humano (paciente). Contudo, avaliar
manualmente documentos disponíveis na
Web seria extremamente trabalhoso. Neste
cenário, métodos de análise textual automática,
que aplicam técnicas de processamento
de linguagem natural e algoritmos de
aprendizagem automática (machine learning)
foram empregados na concepção do Software
SpineFind. Teve-se o propósito de automatizar
o processo de análise textual, buscando-se
alcançar resultados compatíveis com análises
realizadas por médicos e especialistas. Para
o desenvolvimento do software SpineFind
utilizou-se a arquitetura de algoritmos,
sendo que cada algoritmo avalia uma das
categorias de análise textual pré-definidas
pelos especialistas: descrição do tratamento,
benefícios do tratamento, consequências
do tratamento, qualidade de vida e riscos. O
software SpineFind é uma implementação
web operacional e disponível para avaliação
de dados textuais sobre doenças da coluna
vertebral. Os testes realizados com a ferramenta,
considerando textos extraídos da Web sobre
doenças da coluna, obtiveram 90,75% de
convergência entre as classificações realizadas
pela ferramenta e as classificações realizadas
pelos especialistas. Neste artigo conclui-se
que os resultados obtidos são promissores e
evidenciam a viabilidade de uso de técnicas de
aprendizado automático para a avaliação da
qualidade de textos da área da saúde.
Avaliação da Apreensibilidade e da Qualidade da Informação em Saúde com o Software SPINEFIND
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DOI: 10.22533/at.ed.4831916015
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Palavras-chave: Informática Médica, Aprendizagem Automática, Qualidade da Informação, Processamento de Linguagem Natural, Inteligência Artificial.
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Keywords: Health Informatics, Machine Learning, Information Quality, Natural Language Processing, Artificial Intelligence.
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Abstract:
The availability of the information technologies provides an easy and
instantaneous access to articles, prescriptions and tips related to health and life
conditions. It emerges the necessity of revision and guarantee of the quality of the
information published in the internet, once decisions based on equivocated information
can cause serious and permanent consequences to the human being (patient).
However, to evaluate manually amounts of documents would be extremely laborious.
In this context, methods of automatic textual analysis, which apply techniques of natural
language processing and machine learning algorithms were employed in the conception
of SpineFind Software. The intention was to automatize the process of textual analysis,
searching to reach results that are compatible with analysis accomplished by medical
doctors and health specialists. For the development of SpineFind software we have
used an architecture which combines results from complementary algorithms. Each
algorithm evaluates one of the textual analysis categories predefined by the specialists:
description of the treatment, benefits of the treatment, consequences of the treatment,
risks and life condition. SpineFind software is an operational tool available on the
web for evaluating textual data on spine diseases. The tests accomplished with the
tool, considering texts extracted from the Web on spine diseases, showed 90.75% of
convergence between classifications accomplished by SpineFind and specialists. In
this article, we conclude that results are promising and they evidence the viability of
using machine learning techniques for the evaluation of the health texts considering
quality and readability criteria.
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Número de páginas: 15
- Carine Geltrudes Webber
- Asdrubal Falavigna
- Caio Rodrigues da Silva
- Marco Antonio Koff
- Natália Lisboa
