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Cultura e extensão

Dissertação de Mestrado - Integração semântica de informação heterogênea para a extração de conhecimentos em saúde
Palestrante : Ronen Rodrigues Silva Filho

Data: 25/03/2021 Horário: 09:00 às 13:00

Local: sala - modo remoto - link meet.google.com/nso-hpoe-ivj


Descrição: A área de Saúde demanda a manipulação de dados e informações de diversos tipos como, por exemplo, variáveis fisiológicas, laudos e exames radiológicos que, por sua vez, encontram-se sob múltiplos formatos, como séries temporais, textos, vídeos e imagens. Esse conjunto heterogêneo de dados e informações em Saúde, em geral, guarda não apenas associações explícitas entre si, mas também relacionamentos implícitos que, se encontrados e adequadamente explorados, podem gerar conhecimento útil para tomada de decisão. Quanto ao fator heterogeneidade, os sistemas modernos em Saúde devem oferecer formas eficientes de extração, conversão e integração de dados e informações sob diferentes graus de estruturação. Além disso, é imprescindível que haja o entendimento consensual sobre o significado dos dados e informações para que esse conjunto integrado possa ser interoperável e analisado com vistas à geração de conhecimento. Em resposta a esses problemas de heterogeneidade e interoperabilidade semântica em Saúde, a presente pesquisa define métodos e processos de extração, integração e compatibilização semântica de informações heterogêneas, em conformidade com uma arquitetura de software conceitual, denominada Arquitetura de Rede Complexa Heterogênea de Informações Biomédicas (ARCHIB1). Para atingir este objetivo, grafos de informação são utilizados para representar conceitos e relações subjacentes às informações de Saúde. A esses conceitos e relações são associadas a semântica definida em ontologias e Produtos Terminológicos de Informações Médicas, como o SNOMED-CT e a UMLS. E resultado desta pesquisa: a criação de uma Rede Heterogênea de Informações em Saúde (RHIS); e um sistema de Pergunta e Resposta (Question Answering), chamado QA-RHIS, para a extração de conhecimentos pelo usuário final a partir dessa RHIS. Esta pesquisa apresenta grande potencial de aplicação na área da Saúde, permitindo estabelecer novas relações entre medicamentos, pacientes, médicos, doenças, tratamentos, etc.


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