Dissertação

Automated Classification of Causes of Mortality EVALUATED

Neste trabalho, é abordada a atribuição automática de códigos CID-10 para causas de morte através da análise de descrições em texto-livre de certificados de óbito, relatórios de autópsia e boletins de informação clínica da Direção-Geral da Saúde. A atribuição é feita através de uma rede neuronal artificial que combina word embeddings, unidades recorrentes e atenção neuronal como mecanismos para gerar as representações intermédias dos conteúdos textuais. A rede neuronal proposta explora ainda a natureza hierárquica dos dados utilizados, ao criar representações das sequências de palavras dentro de cada campo dos certificados para posteriormente as combinar de acordo com a sequência de campos que constituem os dados. Além disso, são explorados mecanismos inovadores para inicializar os pesos das unidades neuronais finais da rede, potenciando a informação de coocorrências entre classes e a estrutura hierárquica do sistema de classificação CID-10. Os resultados experimentais confirmam o contributo dos diferentes componentes da rede neuronal. O melhor modelo atinge valores de exatidão de 89%, 81% e 76% para os capítulos, blocos e códigos de quatro dígitos da CID-10, respetivamente. Através de exemplos, é também demonstrado como o método proposto produz resultados interpretáveis, úteis para aplicação em vigilância de saúde pública.
Codificação CID automática, Prospecção de Texto, Aprendizagem com Redes Profundas, Processamento de Linguagem Natural, Inteligência Artifical na Medicina

Outubro 13, 2017, 9:0

Publicação

Obra sujeita a Direitos de Autor

Orientação

ORIENTADOR

Bruno Emanuel Da Graça Martins

Departamento de Engenharia Informática (DEI)

Professor Auxiliar

ORIENTADOR

Mário Jorge Costa Gaspar da Silva

Departamento de Engenharia Informática (DEI)

Professor Catedrático