Avaliação de mecanismos de suporte à tomada de decisão e sua aplicabilidade no auxílio à priorização de casos em regulações de urgências e emergências

• Ano de defesa: 2016
• Autor(a) principal: Pollettini, Juliana Tarossi
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Aprendizado de Máquina; Emergency Medicine; Information Retrieval; Machine Learning; Medical Coordination; Medicina de Emergência; Mineração de Textos; Natural Language Processing; Recuperação de Informação; Regulação Médica
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/17/17138/tde-30032017-101723/

Introdução: A Regulação Médica, que representa a aplicação de técnicas de logística ao contexto de emergência, é responsável pela disponibilização de recursos apropriados, nas condições apropriadas para pacientes apropriados. Um sistema para Regulação Médica de Urgências e Emergências foi desenvolvido em 2009 e foi implantado na forma de um projeto-piloto. Técnicas nas áreas de processamento de linguagem natural, recuperação de informação e aprendizado de máquina podem ser utilizadas para processar registros clínicos e auxiliar processos de tomada de decisão. Objetivos: No presente trabalho busca-se: (i) comparar diferentes metodologias para representação e extração de informação de documentos em texto livre, tais como solicitações de regulação; (ii) proporcionar suporte à decisão na definição de prioridade de casos, com processamento textual e semântico do resumo clínico dos casos; e (iii) analisar as contribuições dos dados clínicos e prioridade definida durante o processo de regulação para o desfecho do caso. Metodologia: Foram utilizados dados do projeto-piloto, assim como dados relativos ao desfecho do caso de pacientes regulados e admitidos na Unidade de Emergência do HCFMRP-USP. Os dados foram processados com o auxílio de tecnologias de Aprendizado de Máquina, Mineração de Textos e Recuperação de Informação para extrair informações organizadas em atributos a serem utilizados pra permitir suporte à decisão na prioridade do caso. Resultados: Os dados de pedidos de regulação apresentam uma grande quantidade de casos com valores de atributos muito parecidos (algumas vezes idênticos), contudo com classes (prioridades) diferentes, caracterizando uma base de dados com grande quantidade de ruídos, o que dificulta a aplicação de tecnologias como Aprendizado de Máquina. Resultados evidenciam o caráter subjetivo na definição de prioridades, que talvez seja influenciada por outros fatores que não estão presentes no texto do registro clínico do paciente. Resultados de suporte à decisão na definição de prioridade e desfecho do caso indicam que aplicar processamento semântico, mapeando termos para conceitos médicos do UMLS, reduz o problema da dimensionalidade quando comparado a abordagens menos robustas de mineração de textos. A abordagem apoiada por recuperação de informação, permite que sejam classificados apenas pedidos de regulação que sejam mais similares que um limiar (threshold) desejado em relação a algum caso do banco de dados. Desta maneira, esta abordagem pode ser utilizada para reduzir sobrecarga, permitindo que reguladores concentrem sua atenção em casos mais críticos e casos de maior particularidade (não similares a casos históricos). Conclusões: O presente trabalho proporcionou suporte à decisão na priorização de casos em regulações de urgência e emergência, com processamento textual e semântico do resumo clínico dos casos. Definiu-se como proposta para suporte à decisão na priorização de casos um processo composto por três etapas: (i) análise do risco de óbito; (ii) pré-priorização automática de casos de alta similaridade com casos históricos; e (iii) apoio à decisão com base em casos históricos (aprendizagem baseada em exemplos).