A Sociedade Brasileira de Informática em Saúde tem o prazer de convidar para a última palestra do ano do I Ciclo de Seminários On-Line de TI em Saúde, organizado pela Diretoria de Educação, neste ano. A palestra será transmitida exclusivamente pela Internet, por webvideoconferência.
Data: Segunda-feira, 6 de dezembro de 2010.
Horário: 18:00h - 19:30h (horário de Brasilia, no Horário de Verão Brasileiro)
Local: Auditório Virtual SBIS.
http://www.sbis.virtual.org.br/course/view.php?id=7
Processamento de Linguagem Natural e Suas Aplicações em Informática em Saúde
Prof.Dr. Stefan Schulz, MD, PhD, professor de informática médica da Universidade de Graz, Austria.
Nota: a palestra será ministrada em português.
Veja resumo da palestra e curriculo do palestrante abaixo.
Para inscrever-se (gratuito, apenas para sócios quites da SBIS):
https://creator.zoho.com/sbis_cursos/cursos-da-sbis/form-perma/Ficha_de_Inscricao_em_Cursos/
Vagas limitadas: 50 lugares.
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Resumo da palestra:
A disponibilidade online de conteúdo científico e didático nas áreas de medicina e biologia, tanto como o acesso a narrativas clínicas em sistemas de informação hospitalar, concentra uma grande quantidade de conhecimento canônico e factóide em texto livre. A análise desses textos usando ferramentas de processamento de linguagem natural (PLN) abre novos caminhos para facilitar o gerenciamento de informação em larga escala. No contexto biomédico há principalmente dois tipos de cenários em que tecnologias PLN podem ser utilizados. (i) Recuperação de documentos (document retrieval): documentos relevantes são identificados de acordo com uma consulta, i.e. um conjunto de palavras-chave formulado pelo usuário para recuperar documentos em uma coleção; (ii) Extração de informação (information extraction): informação disponível em textos não-estruturados pode ser armazenada em bancos de dados tradicionais e usuários podem examiná-las através de consultas padrão. As tecnologias necessárias são também chamadas de mineração de texto (text mining). Um caso típico de extração de informação no contexto biomédico é a codificação automatizada em que as passagem de textos são identificados as quais semanticamente coincidem com termos de um vocabulário controlado. O processamento de textos biomédicos encontra desafios específicos: textos científicos são gramaticalmente corretos, mas freqüentemente introduzem termos novos, e.g. para genes ou proteínas. Esses termos tendem a ser ambíguos e de extensão variada incluindo tanto acrônimos quanto frases nominais complexos, e, portanto, difíceis de identificar e delinear. Do outro lado, narrativas clinicas abundam de erros de grafia e de gramática. Em todos os gêneros, contextos explícitos (e.g. negação) e implícitos (e.g. que um certo parágrafo descreve o histórico familiar a não as patologias do paciente) precisam ser identificados para evitar falsos positivos. A palestra vai mostrar um caso concreto de codificação automatizada, usando sumários de alta de um hospital brasileiro e a terminológica SNOMED CT.
Currículo do palestrante:
Prof.Dr. Stefan Schulz
Médico formado pelas Universidades de Heidelberg e Mannheim, Alemanha. Doutor em medicina na área de Medicina Teórica (ITHÖG da Universidade de Heidelberg). Fez Residência Médica em Medicina Interna e Cirurgia. Entre 1992 e 1994 formou-se profissionalmente em Informática Médica e atuou em Munique. De 1994 a 2010 foi pesquisador de professor de Informática Médica na Universidade de Freiburg, Alemanha. Tem o Certificado de Informática Médica concedido pela Sociedade Alemã de Informática Médica, Biometria e Epidemiologia (GMDS) e da Sociedade Alemã de Ciências da Computação desde 2000. Em 2003, 2006 e 2007 foi professor convidado da Universidade Católica do Paraná (Curitiba, Brasil). Atualmente é professor titular da Universidade de Graz, Áustria, onde é diretor do Instituto de Informática Médica. CUrriculo: http://www.imbi.uni-freiburg.de/biom/index.php?showEmployee=schulz&changeLang=TRUE
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