Detecção de declaração

O significado do conteúdo médico é altamente afetado por modificadores, como declarações negativas ou condicionais, cuja representação incorreta pode ter implicações críticas. A Análise de Texto para saúde é compatível com três categorias de detecção de declaração para entidades no texto:

  • Certeza
  • Condicional
  • Associação
  • Temporal

Saída de declaração

A Análise de Texto para saúde retorna modificadores de declaração, atributos informativos atribuídos a conceitos médicos que permitem entender melhor o contexto dos conceitos no texto. Os modificadores são divididos em três categorias, cada um concentrando-se em um aspecto diferente e contendo um conjunto de valores mutuamente exclusivos. Somente um valor por categoria é atribuído a cada entidade. O valor mais comum para cada categoria é o valor padrão. A resposta de saída do serviço contém somente modificadores de declaração que são diferentes do valor padrão. Em outras palavras, se nenhuma asserção for retornada, a asserção implícita será o valor padrão.

CERTAINTY – Fornece informações sobre a presença do conceito (presente ou ausente) e a certeza do texto em relação à presença (definitiva ou possível).

  • Positivo [Padrão]: o conceito existe ou ocorreu.
  • Negative: o conceito não existe ou nunca ocorreu.
  • Positive_Possible: é provável que o conceito exista, mas há incerteza.
  • Negative_Possible: é improvável que o conceito exista, mas há incerteza.
  • Neutral_Possible: o conceito pode ou não existir, sem uma tendência para existência ou não existência.

Um exemplo de detecção de declaração é mostrado abaixo, em que uma entidade negada é retornada com um valor negativo para a categoria de certeza:

{
    "offset": 381,
    "length": 3,
    "text": "SOB",
    "category": "SymptomOrSign",
    "confidenceScore": 0.98,
    "assertion": {
        "certainty": "negative"
    },
    "name": "Dyspnea",
    "links": [
        {
            "dataSource": "UMLS",
            "id": "C0013404"
        },
        {
            "dataSource": "AOD",
            "id": "0000005442"
        },
    ...
}

CONDITIONALITY – Indica se a existência de um conceito depende de determinadas condições.

  • None [Padrão]: o conceito é um fato e não é hipotético nem depende de determinadas condições.
  • Hypothetical: talvez o conceito ocorra no futuro.
  • Conditional: o conceito existe ou ocorre somente em determinadas condições.

ASSOCIATION – Descreve se o conceito está associado ao assunto do texto ou a outra pessoa.

  • Subject [padrão]: o conceito está associado ao assunto do texto, geralmente o paciente.
  • Outro: o conceito está associado a alguém que não é o assunto do texto.

TEMPORAL: fornece informações temporais adicionais para um conceito que detalha se é uma ocorrência relacionada ao passado, presente ou futuro.

  • Atual [Padrão]: o conceito está relacionado a condições/eventos que pertencem ao encontro atual. Por exemplo, os sintomas médicos que levaram o paciente a procurar atendimento médico (por exemplo, "começaram a ter dores de cabeça cinco dias antes de sua chegada ao PS"). Isso inclui diagnósticos recém-feitos, sintomas experimentados durante ou levando a esse encontro, tratamentos e exames feitos dentro do encontro.
  • Passado: o conceito está relacionado a condições, exames, tratamentos, eventos medicamentosos que são mencionados como algo que existia ou aconteceu antes do encontro atual, como pode ser indicado por dicas como s/p, recentemente, atrás, anteriormente, na infância, na idade X. Por exemplo, diagnósticos que foram dados no passado, tratamentos que foram feitos, exames anteriores e seus resultados, internações passadas etc. A formação médica é considerada PASSADO.
  • Futuro: o conceito está relacionado a condições/eventos que estão planejados/agendados/suspeitos de acontecer no futuro, por exemplo, serão obtidos, passarão por, serão agendados daqui a duas semanas.

Próximas etapas

Como chamar a API REST de Análise de Texto para integridade