Anotação automática de informação clínica

Dissertação de mestrado integrado em Engenharia InformáticaA proximidade entre a Informática e a Saúde é cada vez maior a cada dia que passa. Nos dias que correm é comum os hospitais guardarem eletronicamente todo o historial e relatórios clínicos dos utentes. O armazenamento digital destes dados traz vantagens aos sistemas de saúde como a acessibilidade, a otimização de recursos e redução de custos, a diminuição do erro médico e o auxílio nas tomadas de decisões. Grande parte desses dados está em formato de texto livre, ou seja, são dados não estruturados. Para os sistemas computacionais, este tipo de dados representa um maior desafio quer na análise, quer no seu processamento. Sendo que, para este tipo de informação ser processada automaticamente é necessário recorrer ao Processamento de Linguagem Natural, uma subárea da Inteligência Artificial. Tarefas como classificação ou reconhecimento de entidades em textos requerem quase sempre textos anotados. O processo de anotação dos textos é demorado e pouco atrativo para o ser humano levando a que a quantidade disponível de dados anotados não seja em grande volume e consequentemente a que a aplicação de modelos de Machine Learning não seja a mais eficiente, resultado em problemas de over fitting e não generalizando como seria de desejar. Devido a isto, a procura por uma solução de anotação automática dos dados em massa é necessária e extremamente útil. A principal contribuição desta dissertação é o desenvolvimento de uma aplicação para a anotação automática de informação clínica. Esta aplicação permitirá a anotação de grandes quantidades de dados de forma automática comparativamente a outras ferramentas e abordagens existentes.The proximity between Informatics and Health is growing day by day. Nowadays, it is common for hospitals to store all the history and clinical data electronically. The digital storage of these data brings advantages to health systems such as accessibility, optimization of resources and cost reduction, reduction of medical errors and help in decision-making. However, most of this data is in free-text format, that is, unstructured data. For computer systems, this type of data represents an enormous challenge both in analysis and processing. For this type of information to be processed automatically, it is necessary to resort to Natural Language Processing, a sub-area of Artificial Intelligence. Tasks such as classification or name entity recognition almost always require annotated text. The process of annotating texts is time-consuming and unattractive for human beings, leading to the fact that the available amount of annotated data is not large. Consequently, the application of Machine Learning models is not the most efficient, resulting in overfitting problems and not generalizing as we would like. Due to this, the search for a solution of automatic annotation of clinical data is necessary and extremely useful. The main contribution of this dissertation is the development of an application for the automatic annota tion of clinical information. This application will allow the annotation of large amounts of data automatically compared to other existing tools and approaches

Anotação automática e interativa de documentos PDF

Mestrado em Engenharia de Computadores e TelemáticaO aumento acelerado da literatura biomédica levou ao desenvolvimento de vários esforços para extrair e armazenar, de forma estruturada, a informação relativa aos conceitos e relações presentes nesses textos, oferecendo aos investigadores e clínicos um acesso rápido e fácil à informação. No entanto, este processo de "curadoria de conhecimento" é uma tarefa extremamente exaustiva, sendo cada vez mais comum o uso de ferramentas de anotação automática, fazendo uso de técnicas de mineração de texto. Apesar de já existirem sistemas de anotação bastante completos e que apresentam um alto desempenho, estes não são largamente usados pela comunidade biomédica, principalmente por serem complexos e apresentarem limitações ao nível de usabilidade. Por outro lado, o PDF tornou-se nos últimos anos num dos formatos mais populares para publicar e partilhar documentos visto poder ser apresentado exatamente da mesma maneira independentemente do sistema ou plataforma em que é acedido. A maioria das ferramentas de anotação foram principalmente desenhadas para extrair informação de texto livre, contudo hoje em dia uma grande parte da literatura biomédica é publicada e distribuída em PDF, e portanto a extração de informação de documentos PDF deve ser um ponto de foco para a comunidade de mineração de texto biomédico. O objetivo do trabalho descrito nesta dissertação foi a extensão da framework Neji, permitindo o processamento de documentos em formato PDF, e a integração dessas funcionalidades na plataforma Egas, permitindo que um utilizador possa visualizar e anotar, simultaneamente, o artigo original no formato PDF e o texto extraído deste. Os sistemas desenvolvidos apresentam bons resultados de desempenho, tanto em termos de velocidade de processamento como de representação da informação, o que também contribui para uma melhor experiência de utilizador. Além disso, apresentam várias vantagens para a comunidade de mineração de texto e curadores, permitindo a anotação direta de artigos no formato PDF e simplificando o uso e configuração destes sistemas de anotação por parte de investigadores.The accelerated increase of the biomedical literature has led to various efforts to extract and store, in a structured way, the information related with the concepts and relations presented in those texts, providing to investigators and researchers a fast and easy access to knowledge. However, this process of “knowledge curation” is an extremely exhaustive task, being more and more common demanding the application of automatic annotation tools, that make use of text mining techniques. Even thought complete annotation systems already exist and produce high performance results, they are not widely used by the biomedical community, mainly because of their complexity and also due to some limitations in usability. On the other hand, the PDF has become in the last years one of the most popular formats for publishing and sharing documents because of it can be displayed exactly in the same way independently of the system or platform where it is accessed. The majority of annotation tools were mainly designed to extract information from raw text, although a big part of the biomedical literature is published and distributed in PDF, and thus the information extraction from PDF documents should be a focus point for the biomedical text mining community. The objective of the work described in this document is the extension of Neji framework, allowing the processing of documents in PDF format, and the integration of these features in Egas platform, allowing a user to simultaneously visualize the original article in PDF format and its extracted text. The improved and developed systems present good performing results, both in terms of processing speed and representation of the information, contributing also for a better user experience. Besides that, they present several advantages for the biomedical community, allowing the direct annotation of PDF articles and simplifying the use and configuration of these annotation systems by researchers