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Classificação hierárquica e multirrótulos aplicada a dados da área médica

Processo: 09/04029-8
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Mestrado
Vigência (Início): 01 de setembro de 2009
Vigência (Término): 30 de novembro de 2010
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
Pesquisador responsável:Maria Carolina Monard
Beneficiário:Everton Alvares Cherman
Instituição-sede: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
Assunto(s):Computação em informática médica   Aplicação de informática médica   Inteligência artificial   Aprendizado computacional   Algoritmos   Mineração de texto   Classificação   Diagnóstico clínico

Resumo

Este projeto de mestrado tem como objetivo geral a aplicação e o desenvolvimento de métodos de classificação hierárquica multirrótulos em dados relacionados à área médica. Mais especificamente, em dados fornecidos em laudos médicos em formato não estruturado. Com esse fim, serão também investigados métodos para mapear na hierarquia a informação textual correspondente ao diagnóstico contido no laudo. O(s) método(s) melhor sucedido(s) serão integrados ao ambiente computacional TP-Discover, o qual será responsável por incluir o atributo classe na tabela-atributo valor atualmente criada pelo TP-Discover. Para validar a proposta, tanto no que se refere ao mapeamento da informação textual dos diagnósticos contidos em laudos, quanto aos algoritmos de aprendizado supervisionado que manipulem classes hierárquicas multirrótulos, pretende-se utilizar conjuntos de laudos relacionados ao domínio de gastroenterologia para auxiliar no diagnóstico de doenças esofagogastroduodenais. (AU)