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Categorización y Recuperación de Información Médica en la Web

Categorización y Recuperación de Información Médica en la Web. Alberto H. F. Laender Departamento de Ciência da Computação Universidade Federal de Minas Gerais Belo Horizonte - Brasil laender@dcc.ufmg.br laender@akwan.com.br. Taller de Telemedicina e Informática Médica Mérida, Venezuela

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Categorización y Recuperación de Información Médica en la Web

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  1. Categorización y Recuperación de Información Médica en la Web Alberto H. F. Laender Departamento de Ciência da Computação Universidade Federal de Minas Gerais Belo Horizonte - Brasil laender@dcc.ufmg.br laender@akwan.com.br Taller de Telemedicina e Informática Médica Mérida, Venezuela 27 de Abril de 2001

  2. Tópicos • Introducción • Búsqueda de Información Médica • Categorización de Información Médica • Sistemas de Recuperación de Información • medScopio: Un Nuevo Paradigma para Búsqueda de Información Médica • Conclusiones • Referencias Bibliográficas

  3. Introducción • Con la expansión de la Internet es cada vez mayor el volumén de información médica disponible en la Web: • Sítios médicos (ej., Medscape, WebMD, Salutia, etc.); • Sítios de asociaciones de profesionales médicos (ej., WMA, AMA, AMB, etc.); • Sítios de organizaciones médicas gubernamentales (ej., OPAS, OMS, etc.) • Sítios de hospitales y instituciones de investigación médica (Johns Hopkins Hospital, UCLA Medical Center, etc.); • Bibliotecas médicas digitales (ej., MEDLINE, BIREME, etc.).

  4. Introducción • Herramientas disponibles non son apropiadas para búsqueda de información médica. • Herramientas genéricas (máquinas de búsqueda y directórios): • Domínio de búsqueda muy amplio; • Baja precisión de las respuestas; • Búsqueda limitada a documentos disponibles en la Web; • Categorización muy genérica (ej., Yahoo!). • Herramientas especializadas: • Limitan la búsqueda a una base de datos (ej., PubMed) o utilizam técnicas de meta-búsqueda para acceso a múltiples fuentes (ej., MWSearch, MedNets).

  5. Búsqueda de Información MédicaHerramientas Disponibles • Máquinas de búsqueda genéricas: • Google, TodoBR, AltaVista, TodoCL, Inktomi • Directórios: • Yahoo!, C@dê? • Bibliotecas digitales: • MEDLINE (PubMed), BIREME (BVS) • Sítios de meta-búsqueda: • MWSearch, MedNets, MedMiner

  6. Búsqueda de Información MédicaMáquinas de Búsqueda Genéricas

  7. Búsqueda de Información MédicaDirectórios: Yahoo!

  8. Búsqueda de Información Médica Directórios: Yahoo!

  9. Búsqueda de Información Médica Bibliotecas Digitales: PubMed (MEDLINE)

  10. Búsquedade Información Médica Sítios de Meta-Búsqueda

  11. Búsqueda de Información Médica Sítios de Meta-Búsqueda

  12. Búsqueda de Información MédicaRequisitos Deseados • Acceso integrado a múltiples fuentes de información médica (sítios médicos y bibliotecas médicas). • Búsqueda por especialidad médica. • Documentos categorizados y indexados por tópicos (preferencialmente basados en algun vocabulário médico controlado). • Ambiente de consulta multilingüe y amigable. • Respuestas ordenadas por critérios de relevancia.

  13. Categorización de Información Médica • Proceso de clasificación de información que utiliza códigos, conceptos y categorias del ambiente médico estandarizados a través de vocabulários controlados. • Ejemplos de vocabulários controlados: • Medical Subject Headings (MeSH) • Systematized Nomenclature of Medicine (SNOMED) • Unified Medical Language System (UMLS) • International Classification of Diseases (ICD) • Medical Dictionary for Regulatory Activities (MedDRA)

  14. Categorización de Información Médica Modelo HiMeD • Utilizado para categorización automática de información médica textual de acuerdo con vocabulários controlados como ICD y MeSH. • Componentes principales: • Vocabulários: Términos Especializados(Ve), Términos Non-Especializados(Vn)y Categorias (C); • Diccionários: Sinónimos (S), Siglas (Sg), Términos de Descarte(D) y Variaciones Morfológicas (Mt); • Grafo de Asignación de Categorias(G); • Consulta Especializada (Ce); • Asignación de Categorias (A).

  15. Categorización de Información Médica Modelo HiMeD • Ejemplos de componentes del modelo HiMeD: • Ve = {“Algida”, “Asiatica”, “Antimonial”, ..., “Cholerae”, “Cólera”, ..., “Maligna”, “Morbus”, “Petilencial”, ”Vibrio”}; • C = {001, 001.0, 001.1, 001.9, 985, 985.4}; • S= {(“Distúrbio Convulsivo”, “Convulsão”), (“Sialismo”, “Sialectasia”), ...}; • Sg = {(“ARJ”, “Artrite Reumatóide Juvenil”); (“AVC”, “Acidente Cerebrovascular”), ...}; • D = {artículos y preposiciones de la lengua portuguesa}; • Mt = {(ção, ções, Sufixo), (fão, fã, Sufixo),...}.

  16. Categorización de Información Médica Modelo HiMeD - Algoritmo de Asinalamiento

  17. Sistemas de Recuperación de InformaciónComponentes Básicos

  18. medScopio: Un Nuevo Paradigma para Búsqueda de Información Médica • Disponible en: • www.medscopio.com.br • Características principales: • Acceso integrado a los principales sítios y bibliotecas médicas disponibles en la Web; • Más de 11 milliones de documentos categorizados y indexados de acuerdo con términos de la ICD; • Ambiente de consulta bilingüe; • Respuestas ordenadas de acuerdo con las más modernas técnicas de recuperación de información.

  19. medScopioPágina de Consulta

  20. medScopioPágina de Respuesta

  21. medScopioRefinamiento de una Consulta

  22. medScopioRefinamiento de una Consulta (cont.)

  23. Conclusiones • El volumén de información médica disponible en la Web es cada vez mayor. • Herramientas de búsqueda disponibles non son apropiadas. • Necesidad de herramientas que soporten adecuadamente el proceso de búsqueda de información médica. • medScopio: • acceso integrado a múltiples fuentes de información; • documentos categorizados de acuerdo con tópicos de la ICD; • ambiente de consulta biligüe; • documentos de respuestas ordenados por relevancia.

  24. Referencias Bibliograficas • Baeza-Yates, R. and Ribeiro-Neto, B. Modern Information Retrieval. Addison Wesley, Harlow, England, 1999. • Cimino, J.J. Vocabulary and Health Care Information Technology: State of the Art. Journal of American Society for Information Science 46, 10 (1995), 777-782. • Hersh, W.R. Information Retrieval: A Health Care Perspective, Computers and Medicine. Springer-Verlag, New York, 1995. • Lima, L. R. S., Laender, A.H.F. and Ribeiro-Neto, B. A Hierarchical Approach to the Automatic Categorization of Medical Documents. Proceedings of the Seventh ACM International Conference on Information and Knowledge Management, Bethesda, Maryland, 1998, pp. 132-139. • Ribeiro-Neto, B., Laender, A.H.F. and Lima, L.R.S. An Experimental Study in Automatically Categorizing Medical Documents. Journal of the American Sociaty for Information Science and Technology 52, 5 (2001), 391-401.

  25. Agradecimientos • Agradesco la contribución de los demás miembros del equipo de desarrollo del medScopio: • Berthier Ribeiro-Neto • Luciano Lima • Hermes de Freitas Junior • Rodrigo Vale

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