Texto & contexto enferm; 28 (), 2019
Publication year: 2019
ABSTRACT Objective:
to reflect on the use of computational tools in the cross-mapping method between clinical terminologies. Method:
reflection study. Results:
the cross-mapping method consists of obtaining a list of terms through extraction and normalization; the connection between the terms of the list and those of the reference base, by means of predefined rules; and grouping of the terms into categories: exact or partial combination or, in more detail, similar term, more comprehensive term, more restricted term and non-agreeing term. Performed manually in many studies, it can be automated with the use of the Unified Medical Language System (UMLS). Obtaining the terms list can occur automatically by natural language processing algorithms, being that the use of rules to identify information in texts allows the expert's knowledge to be coupled to the algorithm, and it can be performed by techniques based on Machine Learning. When it comes to mapping terms using the 7-Axis model of the International Classification for Nursing Practice (ICNP®), the process can also be automated through natural language processing algorithms such as POS-tagger and the syntactic parser. Conclusion:
the cross-mapping method can be intensified by the use of natural language processing algorithms. However, even in cases of automatic mapping, the validation of the results by specialists should not be discarded.
RESUMEN Objetivo:
reflexionar sobre el uso de herramientas computacionales en el método de mapeo cruzado entre terminologías clínicas. Método:
estudio de reflexión. Resultados:
el método de mapeo cruzado consiste en la obtención de listado de términos, por medio de extracción y normalización; conexión entre los términos del listado y los de la base de referencia, mediante reglas previamente definidas; y agrupación de los términos en categorías: combinación exacta o parcial o, de manera más detallada, término similar, término más amplio, término más restringido y término no concordante. Realizado manualmente en muchos estudios, puede ser automatizado con el uso del Unified Medical Language System (UMLS). La obtención del listado de términos puede ocurrir de forma automática por algoritmos de procesamiento de lenguaje natural, siendo que la utilización de reglas para identificación de información en textos permite que el conocimiento del especialista sea acoplado al algoritmo, pudiendo ser realizado por técnicas basadas en Machine Learning. Cuando se trata de mapeo de términos utilizando el modelo de siete Ejes de la Clasificación Internacional para la Práctica de Enfermería (CIPE®), el proceso también puede ser automatizado a través de algoritmos de procesamiento de lenguaje natural, como el POS-tagger y el parser sintático. Conclusión:
el método de mapeo cruzado puede ser intensificado por el uso de algoritmos de procesamiento de lenguaje natural. Sin embargo, incluso en casos de asignación automática, la validación de los resultados por expertos no debe descartarse.
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.
