CoviText: Motor de Pesquisa da Literatura Médica sobre a COVID-19
DOI:
https://doi.org/10.59681/2175-4411.v15.iEspecial.2023.1075Palavras-chave:
COVID-19, Aprendizado de Máquina, Mineração de DadosResumo
Nos primeiros meses de 2020, a pandemia de COVID-19 afetou vários países, incluindo o Brasil. Devido à possibilidade de colapso nos sistemas de saúde e prejuízos econômicos, há um número crescente de pesquisas relacionadas, gerando um grande volume de artigos científicos, a exemplo da base CORD-19 (87,5 GB, ano base: 2022), disponibilizada pela Kaggle. Devido à rápida aceleração no crescimento da literatura sobre o novo coronavírus, dificultando o acompanhamento da comunidade de pesquisa médica, é necessário buscar formas de navegação e consulta sobre o que já é conhecido sobre o vírus Sars-Cov-2 e sua doença correlata. No intuito de facilitar esse processo, este trabalho apresenta a ferramenta CoviText: um motor de pesquisa da literatura médica sobre a COVID-19, desenvolvido utilizando técnicas de mineração de texto e aprendizado de máquina.
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