RESUMO
Objetivo:
refletir sobre o uso de ferramentas computacionais no método de mapeamento cruzado entre terminologias clínicas.
Método:
estudo de reflexão.
Resultados:
o método de mapeamento cruzado consiste na obtenção de listagem de termos, por meio de extração e normalização; ligação entre os termos da listagem e os da base de referência, mediante regras previamente definidas; e agrupamento dos termos em categorias: combinação exata ou parcial ou, de maneira mais detalhada, termo similar, termo mais abrangente, termo mais restrito e termo não concordante. Realizado manualmente em muitos estudos, pode ser automatizado com a utilização do Unified Medical Language System (UMLS). A obtenção da listagem de termos pode ocorrer de forma automática por algoritmos de processamento de linguagem natural, sendo que a utilização de regras para identificação de informação em textos permite que o conhecimento do especialista seja acoplado ao algoritmo, podendo ser realizada por técnicas baseadas em Machine Learning. Quando se trata de mapeamento de termos utilizando o modelo de sete Eixos da Classificação Internacional para a Prática de Enfermagem (CIPE®), o processo também pode ser automatizado por meio de algoritmos de processamento de linguagem natural, como o POS-tagger e o parser sintático.
Conclusão:
o método de mapeamento cruzado pode ser intensificado pelo uso de algoritmos de processamento de linguagem natural. No entanto, mesmo em casos de mapeamento automático, a validação dos resultados por especialistas não deve ser descartada.
DESCRITORES:
Terminologia; Enfermagem; Informática; Vocabulário controlado; Métodos