Uso de rotinas de aprendizado de máquina em prontuário eletrônico para apoio a diagnósticos de pacientes oftalmológicos

Abstract

Objective: To implement artificial intelligence routines through machine learning to construct diagnostic prediction models with data from electronic medical records of patients from the Department of Ophthalmology of Hospital São Paulo. Method: Preparation of a literature review of the main techniques and solutions of machine learning to use in electronic medical records, 1. extraction, treatment and analysis of data from medical records of the Department; 2. construction and analysis of vectorization models of related words in the context of the Database of Hospital São Paulo; 3. construction and validation of diagnostic prediction models. Results: The word vectorization models were able to capture the semantics of medical terms and enabled the construction of diagnostic prediction models, making the prediction model a great tool to assist health professionals. Conclusion: The machine learning models showed potential results to assist as diagnostic support tools of ophthalmologic patients.

Objetivo: Implementar rotinas de inteligência artificial por meio do aprendizado de máquina para a construção de modelos de predição de diagnósticos com dados de prontuários eletrônicos dos pacientes do Departamento de Oftalmologia do Hospital São Paulo. Método: Elaboração de revisão bibliográfica sobre as principais técnicas e soluções de aprendizado de máquina, utilizados em prontuários eletrônicos, 1. extração, tratamento e análise dos dados de prontuários do Departamento; 2. construção e análise de modelos de vetorização de palavras relacionadas no contexto do banco de dados do Hospital São Paulo; 3. construção e validação dos modelos de predição de diagnósticos. Resultados: Os modelos de vetorização de palavras foram capazes de capturar a semântica de termos médicos e possibilitaram a construção de modelos de predição de diagnóstico, tornando o modelo de predição uma ótima ferramenta para auxiliar os profissionais de saúde. Conclusão: Os modelos de aprendizado de máquina mostraram resultados potenciais para auxiliar, como ferramentas de apoio, nos diagnósticos de pacientes oftalmológicos.