Dissertação

Phenotyping and Understanding Multimorbidity EVALUATED

Esta dissertação propõe um pipeline de processamento de informação para a extração de dados fenotípicos e análise de multimorbidade. O pipeline consiste num processo de ETL aplicado a dados de Registos Clínicos Eletrónicos (RCE), compilando os mesmos num Clinical Data Repository (CDR). Este organiza as informações de maneira estruturada e unificada, permitindo uma análise de multimorbidade. A multimorbidade, definida como a coocorrência de duas ou mais doenças crónicas, tem sérias implicações nos indivíduos e nos sistemas de saúde, e está previsto o aumento da sua prevalência. Porém, poucos recursos são investidos para identificar (ou seja, fenotipar) e caracterizar pacientes com multimorbidade. Os RCE podem desempenhar um papel importante na melhor compreensão da multimorbidade. Com este pipeline, três estudos foram realizados: (i) Desenvolvimento e avaliação de um modelo de NLP para processar os resumos de alta da base de dados MIMIC-III, por forma a identificar doenças crónicas. O modelo foi avaliado usando dados rotulados de acordo com sistema de codificação CID-9 e atribuídos por especialistas após revisão manual, tendo alcançado F1-scores de 0.93 e 0.97, respetivamente; (ii) Avaliação do impacto e aumento dos riscos associados à multimorbidade na população infetada com COVID-19 em Portugal. Os resultados mostraram que a multimorbidade está significativamente associada a desfechos adversos; (iii) Estudo dos padrões e evolução temporal da multimorbidade em pacientes da base de dados Enroll-HD. Foram detetadas relações evidentes entre condições crónicas, nomeadamente hipertensão, dislipidemia e diabetes. No entanto, estes resultados devem ser lidos com um certo grau de reserva devido ao dataset utilizado.
Multimorbilidade, Registos Clínicos Eletrónicos, Fenotipagem, NLP

Dezembro 30, 2020, 14:0

Documentos da dissertação ainda não disponíveis publicamente

Orientação

ORIENTADOR

Bernardo Alves Vieira Duque Neves

Hospital da Luz

Especialista

ORIENTADOR

Mário Jorge Costa Gaspar da Silva

Departamento de Engenharia Informática (DEI)

Professor Catedrático