Uso de rotinas de aprendizado de máquina em prontuário eletrônico para apoio a diagnósticos de pacientes oftalmológicos - Alves, Lucas De Oliveira Batista [UNIFESP] (2021)
Objetivo: Implementar rotinas de inteligência artificial por meio do aprendizado de máquina para a construção de modelos de predição de diagnósticos com dados de prontuários eletrônicos dos pacientes do Departamento de Oftalmologia do Hospital São Paulo. Método: Elaboração de revisão bibliográfica sobre as principais técnicas e soluções de aprendizado de máquina, utilizados em prontuários eletrônicos, 1. extração, tratamento e análise dos dados de prontuários do Departamento; 2. construção e análise de modelos de vetorização de palavras relacionadas no contexto do banco de dados do Hospital São Paulo; 3. construção e validação dos modelos de predição de diagnósticos. Resultados: Os modelos de vetorização de palavras foram capazes de capturar a semântica de termos médicos e possibilitaram a construção de modelos de predição de diagnóstico, tornando o modelo de predição uma ótima ferramenta para auxiliar os profissionais de saúde. Conclusão: Os modelos de aprendizado de máquina mostraram resultados potenciais para auxiliar, como ferramentas de apoio, nos diagnósticos de pacientes oftalmológicos.