Tese de mestrado em Bioinformática e Biologia Computacional, apresentada à Universidade de Lisboa, através da Faculdade de Ciências, em 2018A ciência, e em especial o ramo biomédico, testemunham hoje um crescimento de conhecimento a uma taxa que clínicos, cientistas e investigadores têm dificuldade em acompanhar. Factos científicos espalhados por diferentes tipos de publicações, a riqueza de menções etiológicas, mecanismos moleculares, pontos anatómicos e outras terminologias biomédicas que não se encontram uniformes ao longo das várias publicações, para além de outros constrangimentos, encorajaram a aplicação de métodos de text mining ao processo de revisão sistemática. Este trabalho pretende testar o impacto positivo que as ferramentas de text mining juntamente com vocabulários controlados (enquanto forma de organização de conhecimento, para auxílio num posterior momento de recolha de informação) têm no processo de revisão sistemática, através de um sistema capaz de criar um modelo de classificação cujo treino é baseado num vocabulário controlado (MeSH), que pode ser aplicado a uma panóplia de literatura biomédica. Para esse propósito, este projeto divide-se em duas tarefas distintas: a criação de um sistema, constituído por uma ferramenta que pesquisa a base de dados PubMed por artigos científicos e os grava de acordo com etiquetas pré-definidas, e outra ferramenta que classifica um conjunto de artigos; e a análise dos resultados obtidos pelo sistema criado, quando aplicado a dois casos práticos diferentes. O sistema foi avaliado através de uma série de testes, com recurso a datasets cuja classificação era conhecida, permitindo a confirmação dos resultados obtidos. Posteriormente, o sistema foi testado com recurso a dois datasets independentes, manualmente curados por investigadores cuja área de investigação se relaciona com os dados. Esta forma de avaliação atingiu, por exemplo, resultados de precisão cujos valores oscilam entre os 68% e os 81%. Os resultados obtidos dão ênfase ao uso das tecnologias e ferramentas de text mining em conjunto com vocabulários controlados, como é o caso do MeSH, como forma de criação de pesquisas mais complexas e dinâmicas que permitam melhorar os resultados de problemas de classificação, como são aqueles que este trabalho retrata.Science, and the biomedical field especially, is witnessing a growth in knowledge at a rate at which clinicians and researchers struggle to keep up with. Scientific evidence spread across multiple types of scientific publications, the richness of mentions of etiology, molecular mechanisms, anatomical sites, as well as other biomedical terminology that is not uniform across different writings, among other constraints, have encouraged the application of text mining methods in the systematic reviewing process. This work aims to test the positive impact that text mining tools together with controlled vocabularies (as a way of organizing knowledge to aid, at a later time, to collect information) have on the systematic reviewing process, through a system capable of creating a classification model which training is based on a controlled vocabulary (MeSH) that can be applied to a variety of biomedical literature. For that purpose, this project was divided into two distinct tasks: the creation a system, consisting of a tool that searches the PubMed search engine for scientific articles and saves them according to pre-defined labels, and another tool that classifies a set of articles; and the analysis of the results obtained by the created system when applied to two different practical cases. The system was evaluated through a series of tests, using datasets whose classification results were previously known, allowing the confirmation of the obtained results. Afterwards, the system was tested by using two independently-created datasets which were manually curated by researchers working in the field of study. This last form of evaluation achieved, for example, precision scores as low as 68%, and as high as 81%. The results obtained emphasize the use of text mining tools, along with controlled vocabularies, such as MeSH, as a way to create more complex and comprehensive queries to improve the performance scores of classification problems, with which the theme of this work relates
