# Quais sistemas de processamento de linguagem natural estão disponíveis para capturar e padronizar informações clínicas não estruturadas?

> Uma revisão sistemática identificou 71 sistemas de processamento de linguagem natural (NLP) clínico que geram informações estruturadas a partir de texto livre. Esses sistemas abordam diversas tarefas clínicas e de pesquisa, mas algumas áreas, como extração de informações temporais e normalização de conceitos para terminologias padrão, ainda são desafios com poucos sistemas disponíveis.

Estudo citado: Kreimeyer K, Foster M, Pandey A, Arya N, Halford G, Jones SF et al.. Natural language processing systems for capturing and standardizing unstructured clinical information: A systematic review. Journal of biomedical informatics. 2017. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jbi.2017.07.012. PubMed: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/28729030/

## Resposta

A revisão sistemática seguiu a abordagem PRISMA para identificar sistemas de NLP clínico que geram informação estruturada a partir de texto livre não estruturado. Foram pesquisadas sete bases de dados com uma consulta combinando os conceitos de processamento de linguagem natural e captura de dados estruturados. Dois revisores triaram os registros em duas fases, e informações sobre os sistemas foram coletadas dos artigos finais.

Um total de 7149 registros (após remoção de duplicatas) foi recuperado e triado, e 86 artigos atenderam aos critérios de inclusão. Esses artigos continham informações sobre 71 sistemas diferentes de NLP clínico, que foram analisados. Os sistemas abordam uma ampla variedade de tarefas clínicas e de pesquisa importantes.

Algumas tarefas são bem atendidas pelos sistemas existentes, enquanto outras permanecem como desafios abertos que apenas um pequeno número de sistemas tenta resolver, como a extração de informações temporais e a normalização de conceitos para terminologias padrão. A revisão identificou muitos sistemas capazes de processar texto clínico livre e gerar saída estruturada.

As informações coletadas e avaliadas nesta revisão serão importantes para priorizar o desenvolvimento de novas abordagens para NLP clínico. O estudo destaca a necessidade de avanços em áreas específicas e fornece uma base para pesquisadores e desenvolvedores focarem seus esforços.

Para o médico brasileiro, conhecer os sistemas de NLP disponíveis pode auxiliar na escolha de ferramentas para extrair informações de prontuários eletrônicos e outros textos clínicos, contribuindo para a prática clínica e a gestão do consultório.

## O que o estudo mostrou

Revisão sistemática seguindo PRISMA que pesquisou sete bases de dados e recuperou 7149 registros após remoção de duplicatas. Dois revisores triaram os registros em duas fases, resultando em 86 artigos que atenderam aos critérios. Esses artigos continham informações sobre 71 sistemas de NLP clínico, que foram analisados. Os sistemas abordam diversas tarefas clínicas e de pesquisa, mas algumas tarefas, como extração de informações temporais e normalização de conceitos para terminologias padrão, permanecem como desafios com poucos sistemas disponíveis.

## Limitações

O resumo não informa detalhes sobre as limitações metodológicas da revisão, como viés de publicação ou qualidade dos estudos incluídos. Também não são fornecidas informações sobre a validação ou desempenho dos sistemas de NLP identificados. O resumo não permite concluir sobre a aplicabilidade clínica imediata desses sistemas.

## Aplicação no consultório

O conhecimento sobre os sistemas de NLP clínico pode orientar médicos na seleção de ferramentas para extrair informações de prontuários eletrônicos, melhorando a documentação e a gestão do consultório. A revisão destaca áreas bem atendidas e desafios, como extração temporal e normalização de conceitos, que podem influenciar a escolha de tecnologias. No entanto, a aplicação prática requer avaliação cuidadosa da validade e adequação dos sistemas ao contexto local.

## Perguntas para aprofundar

- Quais são os desafios atuais no processamento de linguagem natural para informações clínicas?
- Como os sistemas de NLP podem auxiliar na prática clínica diária?
- Quais critérios devem ser considerados ao escolher um sistema de NLP para o consultório?

Tema: IA em triagem e prontuário eletrônico. Página: https://alphadoctor.com.br/ciencia/ia-triagem-prontuario/quais-sistemas-de-processamento-de-linguagem-natural-estao-disponiveis-para/

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