Cazella, Silvio CésarSilva, Gabriel Constantin da2024-08-262024-08-262024-07-10https://repositorio.ufcspa.edu.br/handle/123456789/2930Dissertação (Mestrado) -Programa de Pós-Graduação em Tecnologias da Informação e Gestão em Saúde, Fundação Universidade Federal de Ciências da Saúde de Porto Alegre.Introdução: A gestão dos documentos eletrônicos gerados no atendimento em saúde, como por exemplo, os Prontuários Médicos Eletrônicos (PME), é um desafio devido ao significativo volume de informações relacionadas, como doenças e condições clínicas. Nesse contexto, a classificação automática de textos de PME torna-se viável para processar eficientemente a crescente quantidade desses documentos eletrônicos sem necessitar de intervenção humana. Objetivo: Esta dissertação propõe desenvolver modelos de aprendizado de máquina supervisionado para a classificação automática de textos de prontuários eletrônicos de pacientes atendidos em um hospital de cardiologia. Método: A pesquisa seguiu as seguintes etapas: 1) Coletar amostras de PME do mundo real; 2) Gerar dados sintéticos de PME com uso Inteligência Artificial Generativa 3) Pré-processar as amostras de textos; 4) Treinar os modelos preditivos utilizando os textos reais e sintéticos pré-processados; 5) Criar amostras sintéticas. 6) Avaliar o desempenho dos modelos com base nas métricas de acurácia, precisão, abrangência e F1–Score; 7) Verificar o modelo com melhor desempenho para classificar os PME. Resultados: O modelo obtido através do uso do algoritmo de Regressão Logística e treinado com amostras do mundo real obteve maior valor de acurácia, enquanto o gerado com Support Vector Machine (SVM) obteve maior valor de precisão; Após uso de amostras sintéticas de prontuários criadas com uso de ChatGPT para treinamento, o modelo gerado com uso em Long Short-Term Memory (LSTM) obteve valor de acurácia de 0,88, valor de precisão de 0,97, valor de abrangência de 0,68 e valor de Escore-F1 de 0,80. Conclusões: Em termos de desempenho para classificação automática de PME, o LSTM se sobressaiu sem uso de amostras sintéticas, enquanto o SVM apresentou melhor resultado com elas. As técnicas de aprendizado de máquina supervisionado possibilitam a criação de modelos robustos a partir de conjuntos de textos significativos em volume, podendo após uma validação com médicos cardiologistas serem utilizados como apoio no processo de tomada de decisão.pt-BRAcesso Aberto ImediatoAttribution-NonCommercial-ShareAlike 3.0 BrazilProcessamento de Linguagem NaturalAprendizado de Máquina SupervisionadoRegistros Eletrônicos de Saúde[en] Natural Language Processing[en] Supervised Machine Learning[en] Electronic Health RecordsDissertação