Defesa de dissertação (27/12/2024): Luiz Augusto de Souza Perciliano
Discente: Luiz Augusto de Souza Perciliano
Título: Detecção de Eventos Adversos em Mídia Social: uma revisão de literatura e experimentos utilizando o MetaMap para o Português do Brasil
Orientadora: Kele Teixeira Belloze
Banca: Kele Teixeira Belloze (CEFET/RJ), Rafaelli de Carvalho Coutinho (CEFET/RJ), Jairo Francisco de Souza (UFJF)
Dia/hora: 27 de dezembro de 2024, às 10h.
Resumo: Nos últimos anos, a área da saúde tem experimentado transformações tecnológicas substanciais, refletidas na expansão de bases de dados biomédicas em virtude de fatores como o aumento populacional, o surgimento de novas doenças, medicamentos e terapias. Além disso, a adesão de países a organizações biomédicas internacionais tem favorecido a implementação de protocolos mais rigorosos e eficientes. No entanto, no contexto da farmacovigilância, ainda há desafios significativos, como a complexidade e a limitação de acesso às bases de dados oficiais mantidas pela Organização Mundial da Saúde (OMS), que recebem contribuições de mais de 140 países. Com o aumento da circulação global de pessoas e a crescente demanda por medicamentos e vacinas, também cresce o número de Reações Adversas a Medicamentos (RAM). Apesar dos avanços, as autoridades responsáveis pela segurança dos medicamentos enfrentam dificuldades para registrar todos os Eventos Adversos (EA) e Reações Adversas a Medicamentos (RAM) reportados, bem como para realizar buscas ativas que reduzam riscos para a população. A dificuldade em acessar e processar essas informações, somada à subnotificação de (EA)s e RAM, impulsiona a busca por novas fontes de dados. Devido às barreiras no acesso às bases de dados oficiais, as mídias sociais têm se mostrado uma alternativa relevante para pesquisas em saúde. Essas plataformas oferecem informações valiosas para auxiliar na tomada de decisões, que podem incluir notificações a fabricantes para ajustar bulas, recolhimento de lotes ou até mesmo suspensão de medicamentos. Diante deste cenário, este trabalho tem como objetivos: i) apresentar uma revisão bibliográfica sobre o tema; ii) explorar o uso de mídias sociais, especificamente o Twitter (atual X), para a detecção de eventos adversos no contexto brasileiro; e iii) executar um experimento utilizando a ferramenta biomédica Metamap, em conjunto com a base de dados Unified Medical Language System (UMLS) adaptada para o português do Brasil. A pesquisa visa mapear termos e conceitos médicos presentes em tuítes, buscando identificar Sinais de Farmacovigilância (SF) e contribuir para a área de segurança de medicamentos no país. O trabalho obteve sucesso na criação de um modelo (UMLS) em português do Brasil, um passo fundamental para a análise de dados em português na área de saúde. Foram coletados e analisados milhares de tuítes sobre medicamentos para enxaqueca e sintomas de dengue. Por meio da ferramenta Metamap, foi possível mapear os termos médicos presentes nos tuítes para conceitos da (UMLS), evidenciado a viabilidade do uso da ferramenta para a detecção de sinais de farmacovigilância em português. Os resultados obtidos fornecem insights sobre o uso de medicamentos e a percepção da população sobre eles. O modelo (UMLS) em português e a metodologia desenvolvida neste trabalho abrem caminho para futuras pesquisas e aplicações de farmacovigilância com base em mídias sociais no Brasil.
