# Algoritmos baseados em regras são a melhor escolha para extrair conceitos de câncer de notas clínicas com processamento de linguagem natural?

> A revisão sistemática identificou que algoritmos baseados em regras foram os mais usados no desenvolvimento dos programas de extração de conceitos de câncer, com avaliação por acurácia e sensibilidade. Os autores sugerem que estudos futuros usem esses algoritmos para extrair conceitos de outras doenças, mas o resumo não informa comparação direta de desempenho entre abordagens.

Estudo citado: Gholipour M, Khajouei R, Amiri P, Hajesmaeel Gohari S, Ahmadian L. Extracting cancer concepts from clinical notes using natural language processing: a systematic review. BMC bioinformatics. 2023. DOI: https://doi.org/10.1186/s12859-023-05480-0. PubMed: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/37898795/

## Resposta

A revisão sistemática buscou na literatura estudos que usaram processamento de linguagem natural (NLP) para identificar automaticamente conceitos de câncer em notas clínicas. As buscas foram feitas em PubMed, Scopus, Web of Science e Embase, com termos sobre câncer, NLP, codificação e registros, até junho de 2021, e dois revisores avaliaram independentemente a elegibilidade dos artigos.

Entre os achados, a maioria dos programas de software para extração de conceitos foi desenvolvida pelos próprios pesquisadores. Algoritmos baseados em regras foram os mais frequentemente usados para desenvolver esses programas. Para avaliação, os critérios de acurácia e sensibilidade apareceram na maioria dos artigos, e as terminologias SNOMED-CT e UMLS foram as mais usadas para identificar conceitos.

Os estudos concentraram-se em câncer de mama e câncer de pulmão, cada um em parte dos artigos incluídos. Os autores concluem que o uso de NLP para extrair conceitos e sintomas de câncer aumentou nos últimos anos e que os algoritmos baseados em regras são bem aceitos pelos desenvolvedores, sugerindo seu uso em estudos futuros para outras doenças.

Para o médico, o artigo indica que a extração automatizada de informações de notas clínicas oncológicas é um campo em amadurecimento, com predomínio de soluções construídas localmente e avaliação centrada em acurácia e sensibilidade. O resumo não informa amostra de pacientes, desenho dos estudos incluídos nem comparação direta entre algoritmos, o que limita conclusões sobre superioridade de uma abordagem.

## O que o estudo mostrou

Trata-se de revisão sistemática com buscas em PubMed, Scopus, Web of Science e Embase até junho de 2021, com avaliação independente por dois revisores. A maioria dos programas de extração de conceitos foi desenvolvida pelos próprios pesquisadores, e algoritmos baseados em regras foram os mais usados. Acurácia e sensibilidade foram os critérios de avaliação mais frequentes, e SNOMED-CT e UMLS foram as terminologias mais comuns. Câncer de mama e de pulmão foram os focos mais estudados.

## Limitações

O resumo não informa o número total de artigos incluídos, o desenho detalhado dos estudos primários, a qualidade metodológica avaliada nem dados quantitativos de desempenho dos algoritmos. Também não há comparação direta entre abordagens baseadas em regras e outras técnicas. Essas ausências limitam conclusões sobre qual método é superior na prática.

## Aplicação no consultório

O achado reforça que ferramentas de NLP para notas oncológicas ainda dependem muito de desenvolvimento local e de validação por acurácia e sensibilidade. Na prática e na gestão do consultório, isso sugere cautela ao adotar sistemas prontos de extração de conceitos, priorizando avaliação local e uso de terminologias padronizadas como SNOMED-CT e UMLS para organizar registros e apoiar fluxos administrativos e de acompanhamento.

## Perguntas para aprofundar

- Como avaliar a acurácia e a sensibilidade de ferramentas de NLP antes de usá-las em notas clínicas oncológicas?
- Quais terminologias padronizadas ajudam a estruturar conceitos de câncer em prontuários eletrônicos?
- O que falta na literatura para comparar algoritmos baseados em regras com outras abordagens de NLP?

Tema: IA em dermatologia. Página: https://alphadoctor.com.br/ciencia/ia-dermatologia/algoritmos-baseados-em-regras-sao-a-melhor-escolha-para-extrair-conceitos-de/

Conteúdo educacional para profissionais de saúde, baseado no resumo do artigo citado. Não substitui a leitura do estudo original nem avaliação clínica.