Comunicação entre sistemas de informação médicos

A formulação de definições de termos médicos para uso em sistemas de informação baseados em ontologias é fundamental para a continuidade do cuidado quando um paciente se move entre diferentes unidades médicas. Entretanto, a prática de criar boas definições não é uma tarefa trivial e a literatura não contempla metodologias para tal. Este artigo tem como objetivo apresentar um método que estabelece princípios para sistematização do processo de criação de definições padronizadas, as quais possam para proporcionar a esperada comunicação entre sistema de informação médicos, e, portanto, melhor atendimento ao cidadão. A criação e teste do método foi conduzido no domínio das leucemias, no âmbito do projeto Blood Ontology. Os resultados mostram que definições de entidades biomédicas são definidas por uma variedade de critérios, que nem sempre atendem aos requisitos de representação ontológica para a adequada comunicação entre sistemas médicos. Problemas verificados dizem respeito a identificação de características essenciais de cada entidade e envolvem a circularidade, a intangibilidade e a complexidade em diagnosticar doenças complexas como leucemias. Espera-se que essa experiência possa contribuir para a melhorias nos projetos em que a Ciência da Informação apoia a medicina e os cuidados à saúde na busca por melhor atendimento ao cidadão

CASSANDRA: drug gene association prediction via text mining and ontologies

The amount of biomedical literature has been increasing rapidly during the last decade. Text mining techniques can harness this large-scale data, shed light onto complex drug mechanisms, and extract relation information that can support computational polypharmacology. In this work, we introduce CASSANDRA, a fully corpus-based and unsupervised algorithm which uses the MEDLINE indexed titles and abstracts to infer drug gene associations and assist drug repositioning. CASSANDRA measures the Pointwise Mutual Information (PMI) between biomedical terms derived from Gene Ontology (GO) and Medical Subject Headings (MeSH). Based on the PMI scores, drug and gene profiles are generated and candidate drug gene associations are inferred when computing the relatedness of their profiles. Results show that an Area Under the Curve (AUC) of up to 0.88 can be achieved. The algorithm can successfully identify direct drug gene associations with high precision and prioritize them over indirect drug gene associations. Validation shows that the statistically derived profiles from literature perform as good as (and at times better than) the manually curated profiles. In addition, we examine CASSANDRA’s potential towards drug repositioning. For all FDA-approved drugs repositioned over the last 5 years, we generate profiles from publications before 2009 and show that the new indications rank high in these profiles. In summary, co-occurrence based profiles derived from the biomedical literature can accurately predict drug gene associations and provide insights onto potential repositioning cases