Vocabulário de saúde do consumidor em idioma português - Tenorio, Josceli Maria [UNIFESP] (2019)
Introdução: Estudos mostram lacunas entre os termos usados por consumidores e termos técnicos usados por profissionais de saúde. Os vocabulários de saúde do consumidor (VSC) são apresentados como uma solução em especial incorporam tecnologias que possibilitam a disponibilização e integração de conteúdo e de relações semânticas entre os termos. Objetivo: Desenvolver um VSC em idioma português baseado em conteúdos disponíveis na web e estruturado segundo os princípios e tecnologias da web semântica. Método: Este estudo foi dividido em três fases. Na Fase 1 foram coletados e extraídos termos de conteúdos estruturados disponíveis na web, como os vocabulários controlados do Unified Medical Language System (UMLS) e a base de conhecimento DBpedia. Esses termos e suas relações semânticas foram representados por meio de rede complexa. Medidas de centralidade foram efetuadas para caracterização da rede. A seleção dos termos para compor o VSC foi realizada por meio da aplicação de técnicas de clusterização da rede. A Fase 2 foi composta por duas estratégias aplicadas para incluir termos não obtidos na Fase 1 a partir da análise de conteúdos não estruturados escritos por ou para consumidores em saúde, sendo a recuperação de termos dos vocabulários do UMLS e a utilização de técnicas para reconhecimento automático para identificar termos candidatos. Um processo de validação humana foi aplicado para homologar os termos candidatos para inserção no VSC. Na Fase 3 o conteúdo do VSC foi formalizado e representado pelo modelo Resource Description Framework (RDF). Uma interface web foi construída para acesso aos dados. Resultados: A Fase 1 resultou em uma rede complexa composta por 146.956 termos ligados por relações semânticas como sinonímia, hiperonímia, além de termos relacionados, dos quais 31.439 são conceitos do UMLS representados por termos preferidos e 83.279 são sinônimos. A DBpedia contribuiu com a elevação da taxa sinônimo/conceito de 1,6 para 2,5. Medidas de centralidade mostraram características da rede revelando termos significativos. A Fase 2 resultou na recuperação de 5.916 termos dos vocabulários do UMLS. O algoritmo para reconhecimento automático de termos resultou na obtenção de 9.674 n-gramas candidatos. A validação humana resultou em 6.245 termos admissíveis ao VSC (66,24% dos termos avaliados). A curva de precisão-revocação do algoritmo resultou em [0,732-~0,900], um valor superior ao apresentado em estudos análogos. Na Fase 3 os dados foram formalizados usando o modelo de dados Simple Knowledge Organization System (SKOS) e a ontologia Provenance, Authoring and Versioning (PAV) que mostraram-se adequados para formalizar o conteúdo do VSC e suportar o modelo RDF. O modelo VSC-RDF foi construído com 150.995 termos dos quais 66.992 são termos preferidos e 84.003 sinônimos, além do mapeamento de outros relacionamentos semânticos baseados em hierarquia e associação. Conclusão: A partir dos dados disponibilizados na web foi possível construir um modelo de VSC por meio da aplicação de técnicas computacionais. O modelo de rede possibilita ligar termos provenientes de vocabulários controlados e do consumidor, representar seus relacionamentos semânticos e foi a base para a construção do modelo VSC-RDF. Sinônimos, termos e relações inéditos foram identificados. Este estudo apresentou uma infraestrutura de dados para o desenvolvimento de aplicações orientadas ao consumidor e propõe um método de desenvolvimento de vocabulários de saúde em outros idiomas e de atualização de vocabulários existentes.