Dissertation defense (December 16, 2019): Alexandre Cunha
Discente: Alexandre Cunha
Título: Detecção de Sinais de eventos Adversos de Medicamentos em Textos Informais
Orientador: Gustavo Paiva Guedes e Silva (orientador)
Banca: Gustavo Paiva Guedes e Silva (presidente), Eduardo Ogasawara (CEFET/RJ), Kele Belloze (CEFET/RJ), Fellipe Duarte (UFRRJ)
Dia/Hora: 16 de dezembro de 2019 / 14h
Sala: Auditório 5 (Bloco E, 5o andar)
Resumo:
A vigilância em saúde, conhecida como farmacovigilância, se define como: “a ciência e as atividades relativas à identificação, avaliação, compreensão e prevenção dos efeitos adversos ou qualquer outro problema relacionado com medicamentos” WHO [2002]. Eventos adversos a medicamentos são responsáveis por aproximadamente 25% dos pacientes internados no atendimento primário, sendo considerados graves em 13% dos casos Meyboom et al. [1999]. A farmacovigilância atua no período de pós-aprovação do medicamento, podendo evitar e atenuar certos eventos adversos. O acesso às várias categorias de dados de saúde no período atual, expande a capacidade de análise para pesquisa relacionada a farmacovigilância. Com o advento das técnicas de mineração de texto (MT), processamento de linguagem natural (PLN), aprendizagem de máquina (AM) e extração da informação (EI), houve a possibilidade de extração de conhecimento de textos não estruturados e informais, obtidos de mídias sociais. O objetivo desta dissertação é, ao utilizar a extração da informação, criar um modelo a partir da MT e PLN e detectar sinais de eventos adversos em medicamentos nos textos da mídia social (Twitter) escritos em português do Brasil. A dissertação apresenta extensa revisão bibliográfica sobre os conceitos citados. Guiando o processo, foi desenvolvida uma abordagem baseada na metodologia de MT para identificar possíveis sinais de eventos adversos. Esse processo foi implementado com auxílio do CoreNLP. Para essa dissertação, foi escolhido o idioma português brasileiro, para o qual não existe suporte nativo do CoreNLP, dessa forma,foram implementados o analisador sintático (Pos-Tagger) e o parse de dependência (DEP-PARSER) em português brasileiro, bem como, treinado um modelo de detecção de entidades nomeadas no domínio da farmacovigilância em português Brasileiro, utilizando AM em uma abordagem híbrida. Foi proposto um algoritmo para efetiva detecção de sinal de eventos adversos em medicamentos. Complementa-se a metodologia com a experimentação dos modelos criados e do algoritmo desenvolvido. Os resultados representem um esforço inicial na tentativa de atuar sobre o idioma português brasileiro no campo da farmacovigilância. Os experimentos abriram caminho para fomentar o tema e fornecer um instrumental para caminhar em direção ao estado da arte, especificamente para a língua portuguesa.
