Exploring text classification methods in oncological medical notes using machine learning and deep learning

• Ano de defesa: 2020
• Autor(a) principal: Schwertner, Marco Antonio
• Orientador(a): Rigo, Sandro José
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: eng
• Instituição de defesa: Universidade do Vale do Rio dos Sinos
• Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Computação Aplicada
• Departamento: Escola Politécnica
• País: Brasil
• Palavras-chave em Português: Inteligência artificial; Aprendizagem profunda; Aprendizagem de máquina; Saúde; Oncologia
• Palavras-chave em Inglês: Artificial intelligence; Deep learning; Machine learning; Healthcare; Oncology
• Área do conhecimento CNPq: ACCNPQ::Ciências Exatas e da Terra::Ciência da Computação
• Link de acesso: http://www.repositorio.jesuita.org.br/handle/UNISINOS/9461

Com os avanços na medicina preventiva e personalizada, e as melhorias tecnológicas permitindo melhor interação do paciente com suas informações de saúde, o volume coletado de dados de saúde tem aumentado. Uma parte importante desses dados é armazenada em formato não estruturado em texto livre em linguagem natural, dificultando o processamento desses dados pelos Sistemas de Apoio à Decisão Clínica (SADC). Consequentemente, os profissionais de saúde ficam sobrecarregados tentando manter-se atualizados com as informações de saúde dos seus pacientes porque precisam de mais tempo para coletar e analisar esses dados manualmente. Definir um diagnóstico e tratamento oncológico é um processo de tomada de decisão complexo, pois é afetado por uma ampla gama de parâmetros. Para ajudar neste processo de tomado de decisão, esta pesquisa possui como principal objetivo aplicar diversos métodos de classificação de textos em corpora com registros médicos não sintéticos, para aprender e sugerir o diagnóstico baseado no histórico clínico do paciente. Primeiro, os corpora foram obtidos de um S-RES (Sistema de Registro Eletrônico em Saúde) Oncológico de três diferentes clínicas de oncologia. Foram criadas duas versões dos corpora: a versão por-evento-clínico com um registro médico de paciente por registro; e a versão porpaciente com um registro por paciente com seus registros médicos. Então, os corpora foram pré-processados para alavancar o desempenho dos classificadores. Por fim, diversos métodos de classificação de texto de aprendizagem de máquina e aprendizagem profunda foram treinados utilizando os corpora junto com o diagnóstico de cada paciente como dados enriquecidos. Diversos experimentos foram realizados, avaliando os seguintes métodos de classificação de textos de aprendizagem de máquina e de aprendizagem profunda: Multilayer Perceptron (MLP) neural network, Logistic Regression, Decision Tree classifier, Random Forest classifier, K-nearest neighbors (KNN) classifier, and Long-Short Term Memory (LSTM). Um experimento adicional com um classificador MLP foi realizado para avaliar a influência da etapa de pré-processamento nos resultados, e foi encontrado que a acurácia média do classificador foi alavancada de 26,1% para 86,7% com o uso do corpus por-evento-clínico, e 93,9% com o corpus por-paciente. O classificador com melhor desempenho foi o MLP com duas camadas ocultas (800 e 500 neurônios), que atingiu 93,90% de acurácia, um escore Macro F1 de 93,61%, e um escore Weighted F1 de 93,99%. Os experimentos foram realizados num conjunto de dados com 3.308 registros médicos de uma clínica de oncologia pequena.