A extração de entidades nomeadas em relatos de casos clínicos
DOI:
https://doi.org/10.59681/2175-4411.v16.iEspecial.2024.1322Palavras-chave:
Relatos de Casos Clínicos, Extração de Informações, Reconhecimento de Entidades NomeadasResumo
É notório que os casos clínicos são utilizados diariamente na rotina de profissionais da saúde, e que podem ser bem aproveitados para originar estudos e criar hipóteses de pesquisas sistematizadas. O presente artigo visa abordar um estudo acerca da extração de informações em relatos de casos clínicos, utilizando a técnica de Reconhecimento de Entidades Nomeadas (REN) para futuro auxílio na investigação de padrões e adversidades em tais relatos. Para o treinamento de uma nova base de conhecimento, foi utilizada a biblioteca spaCy, em Python. Como resultados, foram gerados arquivos HTML com a visualização das entidades reconhecidas e, após os testes, o novo pipeline obteve melhor desempenho ao ser comparado com o modelo pré-treinado nativo do spaCy, atingindo uma acurácia maior que 90% na maior parte dos casos.
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