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Deteção de asserção

O significado do conteúdo médico é altamente afetado por modificadores, como asserções negativas ou condicionais, que podem ter implicações críticas se forem mal representados. Análise de Texto para o estado de funcionamento suporta quatro categorias de deteção de asserção para entidades no texto:

  • Certeza
  • Condicional
  • Associação
  • Temporal

Saída de asserção

Análise de Texto para a saúde devolve modificadores de asserção, que são atributos informativos atribuídos a conceitos médicos que fornecem uma compreensão mais profunda do contexto dos conceitos no texto. Estes modificadores estão divididos em quatro categorias, cada uma focando-se num aspeto diferente e contendo um conjunto de valores mutuamente exclusivos. Só é atribuído um valor por categoria a cada entidade. O valor mais comum para cada categoria é o valor Predefinido. A resposta de saída do serviço contém apenas modificadores de asserção diferentes do valor predefinido. Por outras palavras, se não for devolvida nenhuma asserção, a asserção implícita é o valor predefinido.

CERTEZA – fornece informações sobre a presença (presente vs. ausente) do conceito e a certeza de que o texto está relacionado com a sua presença (definido vs. possível).

  • Positivo [Predefinição]: o conceito existe ou aconteceu.
  • Negativo: o conceito não existe agora ou nunca aconteceu.
  • Positive_Possible: o conceito provavelmente existe, mas há alguma incerteza.
  • Negative_Possible: a existência do conceito é improvável, mas há alguma incerteza.
  • Neutral_Possible: o conceito pode ou não existir sem tendência para ambos os lados.

É apresentado um exemplo de deteção de asserção abaixo em que uma entidade negada é devolvida 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 – fornece informações sobre se a existência de um conceito depende de determinadas condições.

  • Nenhum [Predefinição]: o conceito é um facto e não hipotético e não depende de determinadas condições.
  • Hipotético: o conceito pode desenvolver-se ou ocorrer no futuro.
  • Condicional: o conceito existe ou ocorre apenas em determinadas condições.

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

  • Assunto [Predefinição]: o conceito está associado ao assunto do texto, normalmente 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 se trata de uma ocorrência relacionada com o passado, presente ou futuro.

  • Atual [Predefinição]: o conceito está relacionado com condições/eventos que pertencem ao encontro atual. Por exemplo, os sintomas médicos que levaram o paciente a procurar cuidados médicos (por exemplo, "começaram a ter dores de cabeça 5 dias antes da sua chegada ao PS"). Isto inclui diagnósticos recentemente feitos, sintomas experimentados durante ou levando a este encontro, tratamentos e exames feitos no encontro.
  • Passado: o conceito está relacionado com condições, exames, tratamentos, eventos de medicação que são mencionados como algo que existia ou aconteceu antes do encontro atual, como pode ser indicado por pistas como s/p, recentemente, há, anteriormente, na infância, na idade X. Por exemplo, diagnósticos que foram dados no passado, tratamentos que foram feitos, exames anteriores e seus resultados, admissões passadas, etc. O passado médico é considerado PASSADO.
  • Futuro: o conceito está relacionado com condições/eventos planeados/agendados/suspeitos de acontecerem no futuro, por exemplo, serão obtidos, serão submetidos, estão agendados dentro de duas semanas a partir de agora.

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Como chamar o Análise de Texto para o estado de funcionamento