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RISTI - Revista Ibérica de Sistemas e Tecnologias de Informação

versão impressa ISSN 1646-9895

Resumo

CARRASCAL, Ana Isabel Oviedo; COTTE, David Sanguino; ARANGO, Natalia Andrea Restrepo  e  VELEZ, Andrés Felipe Patiño. Descubrimiento de Conocimiento en Historias Clínicas mediante Minería de Texto. RISTI [online]. 2019, n.34, pp.29-43. ISSN 1646-9895.  http://dx.doi.org/10.17013/risti.34.29-43.

Las instituciones clínicas presentan una alta generación de datos no estructurados tanto en el registro de procedimientos en texto libre por parte del personal médico, como por las imágenes y videos generados por las ayudas diagnósticas. En este trabajo se plantea un proceso de descubrimiento de conocimiento en el texto no estructurado de las historias clínicas del área de traumatología del Hospital San Vicente Fundación mediante minería de texto. Para el estudio se aplicaron técnicas de preparación de texto como eliminación de palabras no relevantes, sustitución de términos, eliminación de acentos y derivación de palabras. Respecto a los procesos de minería se aplicaron técnicas de aprendizaje supervisado y no supervisado como árboles de decisión, regresión logística, k-vecinos más cercanos, clustering jerárquico y reglas de asociación. El resultado obtenido es la conformación de un modelo de las palabras más relevantes en los registros clínicos del Hospital en el área de traumatología.

Palavras-chave : Minería de texto; minería de datos de la salud; procesamiento del lenguaje natural.

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