Name: Uma abordagem de extração de metadados para relatos de casos clínicos habilitar avançada compreensão dos conceitos biomédicos (Vídeo) | JoVE Journal
Uploaded: 2018-09-20T15:00:00.000+00:00
Duration: 7 min 50 s
Description: Aprenda a extrair metadados estruturados de relatos de casos clínicos para análise de narrativas médicas. Este método padronizado facilita estudos epidemiológicos de doenças raras e apoia os princípios FAIR de gestão de dados.

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Este trabalho foi financiado em parte pelo nacional do coração, pulmão e sangue Instituto: R35 HL135772 (a P. Ping); Instituto Nacional de ciências médicas do General: U54 GM114833 (a P. Ping, K. Watson e W. Wang); Instituto Nacional de imagem biomédica e bioengenharia: EB016640 T32 (para r. Bui); um presente da Fundação Hoag e Dr. S. Soares; e a doação de T.C. Laubisch na UCLA (a P. Ping).

1. o documento e identificação de anotação
Nota: Valores nesta categoria apoiar o processo de anotação.
<ol><li>Usando o modelo de anotação, fornece que um identificador específico para esses metadados definido, por exemplo, Case123. O formato do identificador deve ser consistente durante todo o projeto (por exemplo, Case001 através de Case500).</li>
	<li>Especifica a data em que um documento foi lido e anotado. Use um formato parecido com o "10 de janeiro de 2018" para consistência e legibilidade.</li>
</ol>2. relatório de identificação
Nota: Valores nesta categoria fornecem recursos de nível de documento e contribuam para a localização do documento.
<ol><li>Ser consistente com o formato de cada campo em todas as anotações, por exemplo, os valores individuais devem ser separados por ponto e vírgula, sem espaços seguintes em todas as entradas. Use formatos idênticos aos utilizados no original documento ou aqueles usados em um banco de dados bibliográfico como MEDLINE.</li>
	<li>Fornece o título do documento.</li>
	<li>Fornece os nomes de todos os autores do documento na ordem fornecida. Normalizar o formato de todos os nomes, tal que todos os nomes assumem a forma de um único sobrenome seguido por qualquer número de iniciais, por exemplo, Jane B. Park torna-se o Parque JB. Não inclua títulos. Separe vários autores com um ponto e vírgula sem pontuação adicional, tal que Smith, Jane B. Park assume uma forma de JA Smith; Parque JB. 
</li>
	<li>Fornece o ano de publicação do documento.</li>
	<li>Fornece o título completo da revista em que o documento foi publicado. É fornecida uma lista de nomes de jornal controlado pela NLM Catalog (https://www.ncbi.nlm.nih.gov/nlmcatalog).
</li>
	<li>Fornece o endereço da instituição em casa dos autores do documento, conforme especificado no documento. Isto pode incluir detalhes de endereço postal, localizações geográficas e departamentos.<ol>
<li>Se são fornecidos vários locais (por exemplo, se afiliações diferem entre os autores), especificar apenas detalhes para o autor correspondente. Se um autor correspondente não pode ser identificado, usar isso do primeiro autor, ou não especificar uma instituição. Se um autor correspondente tem múltiplas afiliações, especificar ambas e separar com ponto e vírgula.</li>
	</ol>
</li>
	<li>Fornece o autor correspondente do documento, conforme especificado dentro o título do documento usando o mesmo formato usado no tipo de dados de autores.</li>
	<li>Fornece um identificador de documento (por exemplo, um PMID).</li>
	<li>Fornecer um identificador de objeto Digital, sempre que possível e disponível, pode ser resolvido ao documento URL (através de https://www.doi.org/), não uma Central de PubMed página.</li>
	<li>Fornecer um URL estável para o texto integral do documento, se disponível. Para maximizar a acessibilidade, isto pode referir-se à versão PubMed Central.</li>
	<li>Fornece o idioma do documento. Para documentos disponíveis em vários idiomas, fornecer ambos, separados por um ponto e vírgula.</li>
</ol>3. médico conteúdo
Nota: Valores nesta categoria identificam recursos de nível de documento, nível de conceito e nível de texto. Eles servem para melhorar a acessibilidade, a interoperabilidade e reutilização do documento. Esses recursos fornecem maneiras para observar semelhanças conceituais e semânticas entre o conteúdo do documento, com foco em temas biomédicos e eventos. A maioria das categorias nesta seção podem incluir várias instruções de texto e cada um deve ser separado usando um ponto e vírgula.
<ol><li>Incluir detalhes contextuais em cada campo (por exemplo, "a mãe teve câncer de mama aos 50") ao invés de fornecer apenas os termos de um vocabulário controlado (por exemplo, não "câncer de mama" sozinho). Não inclua detalhes abrangentes além de cada observação.</li>
	<li>Omita comumente repetidas palavras e frases (por exemplo, os pronomes, a palavra "paciente" e as frases "queixou-se de" ou "apresentado com"). Embora a subjetividade através de vários anotadores é provável, pode ser reduzida por ter vários anotadores para cada documento e através de normalização automática após a coleta de dados. Abordagens computacionais de pós-processamento variam de acordo com as necessidades de análise subsequente e não serão discutidas aqui em detalhes.</li>
	<li>Forneça as seguintes informações no modelo de anotação.<ol>
<li>Fornece termos específicos identificados dentro de um documento, geralmente em seu cabeçalho, como termos-chave. Separe com ponto e vírgula como termos podem incluir outra Pontuação.</li>
		<li>Fornece valores demográficos, especificamente quaisquer instruções de texto descrevendo o plano de fundo do paciente, incluindo o sexo e/ou gênero, idade, etnia ou nacionalidade.</li>
		<li>Fornece posições geográficas mencionadas dentro da narrativa clínica, além de endereços específicos da instituição. Isto não deve incluir locais/peças anatômicas, mas pode incluir qualquer localidade geográfica onde o paciente reside ou viaja.</li>
		<li>Fornece valores de estilo de vida, incluindo quaisquer instruções de texto descrevendo atividades pacientes frequentes ou comportamentos relevantes para a sua saúde geral. Na prática, isto frequentemente envolve a fumar ou hábitos de consumo de álcool, mas também pode incluir a exposição ao sol, dieta ou frequência de tipos específicos de atividade física.</li>
		<li>Fornece valores de histórico médico, referindo-se a história da família. Inclua quaisquer instruções de texto descrevendo as observações clínicas de e acontecimentos vividos pelos irmãos, pais e outros membros da família. Isso inclui as condições genéticas e observações negativas (ou seja, história familiar foi negativa para uma doença).
</li>
		<li>Fornece valores, referindo-se a história Social, incluindo quaisquer instruções de texto descrevendo o paciente fundo não abrangido em demografia ou estilo de vida. Pode haver sobreposições em conteúdo entre essas categorias. As instruções podem incluir história ocupacional e hábitos sociais.</li>
		<li>Fornece valores, referindo-se a história de médico e cirúrgico do paciente. Inclua quaisquer instruções de texto descrevendo as observações médicas, tratamentos ou outros eventos que ocorrem antes do início da apresentação clínica. Isso inclui história obstétrica e períodos de boa saúde, onde anotado.</li>
		<li>Especifique um ou mais das seguintes categorias de sistema 16 doença. Note que estes valores são categóricos ao invés de texto livre. Categorias não são abrangentes, mas devem indicar a maioria dos sistemas afetados pelos eventos descritos na apresentação clínica e diagnosticada a doença.<ol>
<li>Siga um conjunto específico de categorias, com base nas categorias utilizadas na classificação estatística Internacional de doenças e problemas de saúde relacionados, revisão 10 sistema de código (CID-10). Consulte a tabela 1 para a lista de categorias do sistema doença juntamente com intervalos correspondentes do código CID-10.</li>
		</ol>
</li>
		<li>Fornecer detalhes de todos os sinais e sintomas. Inclua quaisquer instruções de texto descrevendo as observações médicas dos sinais ou sintomas, começando na apresentação inicial, incluindo o seu início, duração, severidade e resolução, se fornecido. Não incluem os sintomas descritos no resultado. Esses valores podem sobrepor-se com outros tipos, se os sintomas continuam com a história a apresentação inicial.</li>
		<li>Fornece detalhes de qualquer comorbidades. Inclua qualquer dos termos ou frases descrevendo doenças distintas presentes no momento da apresentação clínica inicial. Há provável sobreposição entre esses valores e aqueles na história clínica, embora comorbidade não deve incluir termos idênticos no diagnóstico.</li>
		<li>Fornece dados de todos os procedimentos e técnicas de diagnóstico. Incluir os nomes de procedimentos médicos praticados fins de diagnósticos, incluindo exames, testes e imagem, bem como as condições sob as quais estes testes foram realizados e relevantes anatômicos locais (por exemplo, "extremidade superior venosa ultrasom "). Exclua resultados de teste.</li>
		<li>Fornece dados de diagnóstico. Inclua quaisquer instruções de texto descrevendo o diagnóstico da doença, mesmo se o diagnóstico final é ambíguo.</li>
		<li>Fornecer todos os valores de laboratório e os resultados do teste. Inclua nomes de testes de diagnóstico, seus valores e as condições sob as quais eles foram realizados. Isto implicará sobreposição com termos usados no tipo de dados de procedimentos e técnicas de diagnóstico. Valores numéricos e qualitativos (por exemplo, hemograma completo, estava dentro dos limites normais) são aceitáveis. Se não forem fornecidos os nomes dos testes de diagnóstico, use termos descrevendo os resultados (por exemplo, leucopenia), embora eles também devem ser incluídos nos sinais e sintomas.</li>
		<li>Fornece detalhes da patologia. Inclua quaisquer instruções de texto descrevendo os resultados dos estudos de patologia e histologia, incluindo estudos de patologia e Imunologia microscopia brutos. Termos podem sobrepor-se com os utilizados em técnicas de diagnóstico e procedimentos (passo 3.11), por exemplo, com os procedimentos realizados para obter amostras de biópsia.</li>
		<li>Fornece todas as terapias farmacológicas. Inclua qualquer texto instruções descrevendo terapias medicamentosas utilizadas no decorrer do tratamento, incluindo termos gerais tais como antibióticos ou drogas específicas nomes. Além disso, inclua descrições de como e quando as terapias medicamentosas foram paradas.</li>
		<li>Fornece todos os procedimentos de intervenção. Inclua qualquer texto instruções descrevendo procedimentos terapêuticos utilizados no decorrer do tratamento, incluindo procedimentos invasivos, implantação de dispositivos médicos e procedimentos feitos para facilitar a outras terapias. Além disso, inclua descrições de quando e como procedimentos terapêuticos em curso foram parados, se necessário.</li>
		<li>Fornece o resultado do paciente. Inclua quaisquer instruções de texto descrevendo a saúde do paciente no final da apresentação clínica descrita no relatório, incluindo testes de acompanhamento.</li>
		<li>Fornece contagens de todas as imagens de diagnósticos, figuras, vídeos/animações e tabelas. Incluem todas as acusações de meios visuais incluídas no relatório, no seguinte formato: contagem de imagens; Contagem de figuras; Contagem de vídeos ou animações; Contagem de tabelas.<ol>
<li>Distinguir entre imagens e figuras desta forma: imagens incluem quaisquer produtos de diagnósticos clínicos, incluindo fotografias, micrografias, eletrocardiograma ritmo imagens e outros produtos de diagnóstico por imagem, enquanto figuras são todas as outras imagens, em geral, incluindo dados gráficos e ilustrações.</li>
		</ol>
</li>
		<li>Fornecem evidência de relacionamentos para outros CCRs. Neste campo pode incluir identificadores (por exemplo, PMIDs) de outros relatórios em conjunto de dados, citado por ou fazendo referência a este relatório.</li>
		<li>Fornece provas de relacionamentos para ensaios clínicos. Neste campo pode incluir identificadores dos ensaios clínicos, citando esta CCR. Identifica os ensaios por seus identificadores ClinicalTrials.gov, precedidos pela NCT, ou outro identificador estável.</li>
		<li>Incluir ligações cruzadas de banco de dados correspondente a este documento, incluindo identificadores, de preferência como nomes de banco de dados e estável de URLs.</li>
	</ol></li>
</ol>4. agradecimentos
Notas: Valores nesta categoria identificam recursos de nível de documento ainda tem pouca estrutura consistente em publicações. Eles fornecem detalhes sobre as organizações, fornecendo suporte para um CCR e trabalhos relacionados. Esta categoria também inclui um campo para a contagem total de referências citadas por um artigo: isto se destina a fornecer uma métrica áspera do grau ao qual um documento tem relações conceituais com outros documentos biomédicas de qualquer tipo. Dentro os tipos de quatro dados nesta secção, fornece o seguinte.
<ol><li>Especifica todas as fontes de financiamento o trabalho de apoio e correspondente PI bem como números de prêmio relevante. O primeiro valor, fonte de financiamento, deve incluir os nomes de todas as organizações, fornecendo apoio financeiro para o trabalho.<ol>
<li>Organizações separadas com ponto e vírgula e espaços, por exemplo, Institutos nacionais de saúde/National Cancer Institute; DOE; Smith-Parque Foundation .
</li>
		<li>Para o seguinte valor, prêmio número, especifique qualquer prêmio números ou denominações específicas fornecidas juntamente com os destinatários dos prêmios, se for caso disso, como iniciais dos destinatários entre parênteses, por exemplo, R01HL123123 (para o JP) , NS12312 (para o JP, JS), bolsa de formação de pesquisa (para JS). Os autores podem afirmar explicitamente que nenhuma informação correspondente está disponível (por exemplo, "nenhum financiamento foi recebido"); nesses casos, use o texto fornecido pelos autores como o valor de fonte de financiamento. Caso contrário, o valor deve ser NA.</li>
	</ol>
</li>
	<li>Especifica divulgações/conflitos de interesse, conforme especificado pelos autores, por exemplo, JP é consultor da DrugCo. Os autores podem afirmar explicitamente que nenhuma informação correspondente está disponível (por exemplo, "não há conflito de interesses é declarado"); nesses casos, use o texto fornecido pelos autores como o conflito/divulgações de valor de interesse. Caso contrário, como acima, o valor deve ser NA.</li>
	<li>Especifica uma contagem numérica de todas as referências citadas pelo documento, não incluindo aqueles fornecidos em qualquer material suplementar. Nenhum texto de referência deve ser incluído neste campo.</li>
</ol>

<ol><li>Ban, T. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+role+of+serendipity+in+drug+discovery%5BTitle%5D)+AND+%22Dialogues+in+Clinical+Neuroscience%22%5BJournal%5D)">The role of serendipity in drug discovery.</a> Dialogues in Clinical Neuroscience. 8 (3), 335-344 (2006).</li>
<li>Cabán-Martinez, A. J., García-Beltrán, W. F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Advancing+medicine+one+research+note+at+a+time%3A+the+educational+value+in+clinical+case+reports%5BTitle%5D)+AND+%22BMC+Research+Notes%22%5BJournal%5D)">Advancing medicine one research note at a time: the educational value in clinical case reports.</a> BMC Research Notes. 5 (1), 293(2012).</li>
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</ol>

Os autores não têm nada para divulgar.

Implementação de um modelo de metadados padronizados para CCRs pode tornar seu conteúdo mais justo, expandir a sua audiência e estender seus aplicativos. Na sequência do uso tradicional do CCRs como ferramentas educacionais em comunicações médicas, estagiários da saúde (por exemplo, estudantes de medicina, estagiários e bolsistas) e investigadores biomédicos podem encontrar que permite que conteúdo resumido relato de caso mais rápida compreensão. A maior força de padronização de metadados com CCRs, no entanto, é que a indexação dessas transformações de dados caso contrário isolado observações em padrões interpretáveis. O protocolo fornecido aqui pode servir como o primeiro passo em um fluxo de trabalho para trabalhar com CCRs, se este fluxo de trabalho consiste em análise epidemiológica, droga pós-comercialização ou vigilância de tratamento ou pesquisas mais amplas de patogênese ou eficácia terapêutica. Estruturado características identificadas dentro CCRs podem fornecer um recurso útil para pesquisadores, com foco em apresentações da doença e tratamentos, especialmente para doenças raras. Pesquisadores clínicos podem encontrar dados sobre últimos esquemas de tratamento para analisar gravados sintomas ou efeitos colaterais e grau de melhoria sob padrões anteriores de cuidados. Os dados também podem conduzir a análises mais amplas de um novos tratamentos com base na eficácia, ausência de efeitos adversos ou toxicidade, ou na droga, visando diferenças de gênero, faixa etária ou fundo genético.
Os benefícios proporcionados pelos metadados estruturados são similarmente aplicáveis aos fluxos de trabalho computacionais projetados para analisar ou modelo de linguagem médica. Características CCR estruturadas também podem fornecer conteúdo de provas das áreas onde os autores de relatório podem fornecer mais facilmente legível por máquina (e em alguns casos, legível). Variância entre CCRs pode resultar de uma falta de observações explicitamente fornecidas: por exemplo, a idade exata do paciente não pode ser especificada. Da mesma forma, os médicos não podem mencionar testes se os diagnósticos ou seus resultados foram considerados triviais. Fornecendo exemplos de aberturas necessárias para uma análise aprofundada, reforçando a estrutura na CCRs destaca melhorias potenciais. Em uma perspectiva mais ampla, uma maior disponibilidade de dados de texto estruturado de documentos médicos suporta (PNL) os esforços para aprender com grande volume de dados em saúde24,25de processamento de linguagem natural.

Relatos de casos clínicos (CCRs) são um meio fundamental de compartilhar observações e insights em medicina. Estes servem como um mecanismo básico de comunicação e educação para os médicos e estudantes de medicina. Historicamente, CCRs também forneceram relatos de doenças emergentes, seus tratamentos e suas origens genéticas1,2,3,4. Por exemplo, o primeiro tratamento de raiva humana por Louis Pasteur em 18855,6 e a primeira aplicação de penicilina em pacientes7 eram ambos relataram através de CCRs. CCRs mais de 1,87 milhões foram publicados a partir de abril de 2018, com mais de meio milhão na última década; revistas continuam a fornecer novos espaços para esses relatórios8. Embora único em forma e conteúdo, CCRs contêm dados de texto que são em grande parte não-estruturados, contêm um vasto vocabulário e dizem respeito a fenômenos inter-relacionados, limitando a sua utilização como um recurso estruturado. Significativo esforço é necessário para extrair metadados detalhados (isto é, "dados sobre dados", ou neste caso, as descrições de conteúdo de documentos) de CCRs e estabelecê-los como um dados encontrável, acessível, interoperáveis e reutilizáveis (feira)9 recurso.
Aqui, descrevemos um processo para extrair texto e valores numéricos para padronizar a descrição dos conceitos biomédicos específicas dentro CCRs publicados. Esta metodologia inclui um modelo de metadados para orientar a anotação; Veja a Figura 1 para obter uma visão geral desse processo. Aplicação do processo de anotação para uma grande coleção de relatórios (por exemplo, vários milhares de um tipo específico de apresentação da doença) permite a montagem de um conjunto de textos clínicos anotados, gerenciável e estruturado alcançar legível por máquina documentação e fenômenos biomédicos incorporado em cada apresentação clínica. Apesar de formatos de dados, tais como aqueles fornecidos pelo HL7 (EG., versão 3 do padrão de mensagens10 ou o rápido de cuidados de saúde de recursos de interoperabilidade [FHIR]11), LOINC12e revisão 10 da estatística internacional Classificação das doenças e problemas de saúde relacionados (CID-10)13 fornecer padrões para a descrição e a troca de observações clínicas, eles não capturar o texto em torno destes dados, nem eles pretendem. Os resultados de nossa metodologia são mais utilizados para impor a estrutura na CCRs e facilitar a análise posterior, normalização através de vocabulários controlados e sistemas de codificação (por exemplo., CID-10), e/ou conversão para os formatos de dados clínicos listados acima .
Mineração CCRs é uma área ativa de trabalho dentro de informática biomédica e clínica. Embora o caso de propostas anteriores para padronizar a estrutura de relatórios (EG., usando HL7 v 2.514 ou padronizado fenótipo terminologia15) são louváveis, é provável que CCRs continuará a acompanhar uma variedade de diferentes formas de linguagem natural e layouts de documento, como eles têm para a maior parte do século passado. Sob condições ideais, autores de relatos de casos novos sigam cuidados orientações16 para garantir que eles são abrangentes. Abordagens sensíveis à linguagem natural e de sua relação com conceitos médicos, portanto, podem ser mais eficazes em trabalhar com relatórios novos e arquivados. Recursos como ofício17 e aqueles produziram pela informática para integrar a biologia e a curadoria de18 cabeceira (i2b2) suporta processamento de linguagem natural (NLP) abordagens ainda não especificamente enfocam CCRs ou narrativas clínicas. Da mesma forma, instrumentos médicos de PNL como cTAKES19 e braçadeira20 têm sido desenvolvidos, mas geralmente identificam palavras específicas ou frases (ou seja, entidades) dentro de documentos, ao invés dos conceitos gerais comumente descritos em CCRs.
Nós projetamos um modelo de metadados padronizados para recursos comumente incluídos dentro CCRs. Este modelo define recursos para impor a estrutura na CCRs — um precursor essencial para comparações em profundidade do conteúdo do documento-ainda permite flexibilidade suficiente reter o contexto semântico. Embora nós projetamos o formato associado com este modelo para ser apropriado para anotação manual e mineração de texto computacionalmente assistida, garantimos que é particularmente fácil de usar para manuais anotadores. Nossa abordagem visivelmente difere de mais intricado (e, portanto, menos pesquisadores imediatamente compreensíveis para destreinado) estruturas como FHIR21. O protocolo seguinte descreve como isolar os recursos de documento correspondente a cada tipo de dados de modelo, com um único conjunto de valores correspondentes aos de um único CCR.
Os tipos de dados dentro do modelo são aqueles mais descritivo para CCRs e focada no paciente documentos médicos em geral. Anotação destas características promove Encontrabilidade, acessibilidade, interoperabilidade e reutilização de texto CCR, principalmente, dando-lhe estrutura. Os tipos de dados são em quatro categorias gerais: identificação do documento e anotação, identificação de relato de caso (isto é, Propriedades de nível de documento), conceitos de conteúdo médicos (principalmente nível de conceito Propriedades) e agradecimentos (ou seja, recursos, fornecendo evidências de financiamento). Neste processo de anotação, cada documento inclui o texto completo de um CCR, omitindo qualquer material de conteúdo de documento independente para o caso (por exemplo, protocolos experimentais). CCRs são geralmente menos de 1.000 palavras cada; um único corpus idealmente devem ser indexado pelo mesmo banco de dados bibliográfico e ser na mesma língua escrita.
O produto da abordagem descrita aqui, quando aplicado a um corpus CCR, é um conjunto estruturado de texto clínico anotado. Enquanto esta metodologia pode ser realizada totalmente manualmente e foi concebida para ser realizado por especialistas de domínio sem qualquer experiência de informática, complementa as abordagens de processamento de linguagem natural especificadas acima e fornece dados apropriados para análise computacional. Tais análises podem ser de interesse para o público de pesquisadores, além daqueles que leem frequentemente CCRs, incluindo:
<ul><li>aqueles preocupados com apresentações da doença, sua sintomatologia chave, abordagens usuais de diagnósticos e tratamentos</li>
	<li>aqueles que desejarem comparar os resultados dos ensaios clínicos com eventos descritos na literatura clínica, potencialmente fornecer observações adicionais e maior poder estatístico.</li>
	<li>Bioinformática, informática biomédica e pesquisadores de ciência de computador que exigem conjuntos de dados estruturados linguagem médica ou entendimentos de alto nível das narrativas médicas</li>
	<li>Pesquisadores de política de governo com foco em ensaios clínicos como podem melhor refletir como o diagnóstico e tratamento, como ocorre na realidade</li>
</ul>Reforçando a estrutura na CCRs pode oferecer suporte a inúmeros esforços subsequentes para compreender melhor tanto linguagem médica e biomédicos fenômenos.

<table><tbody><tr><td>Um corpus de relatos de casos clínicos</td><td>n/a</td><td>n/a Textos</td><td>completos de relatos de casos pode ser acessado através do PubMed (por exemplo, usando a consulta de pesquisa "Relatos de Casos"[Filtro]), outros bancos de dados de citações, como Europe PMC (https://europepmc.org/) ou diretamente por meio de editores.</td></tr></tbody></table>

uma abordagem de extração de metadados para relatos de casos clínicos habilitar avançada compreensão dos conceitos biomédicos

A Metadata Extraction Approach for Clinical Case Reports to Enable Advanced Understanding of Biomedical Concepts

Relatos de casos clínicos (CCRs) são um meio valioso de compartilhar observações e insights em medicina. A forma destes documentos varia e o seu conteúdo inclui descrições da doença romance numerosos, apresentações e tratamentos. Até então, os dados de texto dentro de CCRs são em grande parte não-estruturados, que requerem significativo esforço humano e computacional para processar esses dados úteis para a análise em profundidade. Neste protocolo, descrevemos os métodos para identificar os metadados correspondentes a conceitos biomédicos específicos frequentemente observados dentro CCRs. Nós fornecemos um modelo de metadados como um guia para anotação de documento, reconhecendo que a imponente estrutura na CCRs pode ser perseguido por combinações de esforço manual e automatizado. A abordagem apresentada aqui é apropriada para organização de texto relacionados ao conceito de um corpus de literatura grande (por exemplo, milhares de CCRs) mas pode ser facilmente adaptada para facilitar tarefas mais concentradas ou pequenos conjuntos de relatórios. Os dados resultantes de texto estruturado incluem contexto semântico suficiente para apoiar uma variedade de fluxos de trabalho de análise de texto subsequente: detalhe de meta-análise para determinar como maximizar a CCR, estudos epidemiológicos de doenças raras e o desenvolvimento de modelos de linguagem médica pode todos ser feita mais realizável e gerenciável através da utilização de dados de texto estruturado.

Um exemplo do processo de anotação é mostrado na Figura 2. Este caso22 descreve uma apresentação de infecção por patógeno bacteriano Burkholderia thailandensis. Para referência, a parte relevante desta CCR é fornecida no formato de texto sem formatação no arquivo complementar 1; alguns resultados de investigação também são apresentados neste relatório e são incluídos para comparação. Na prática, a conversão de relatórios fornecidos em formato HTML ou PDF para texto sem formatação pode melhorar a eficiência e facilidade de extração de metadados.
Exemplos de dois conjuntos de anotações de metadados concluídos CCR são fornecidos na tabela 2. O primeiro destes exemplos é dados fictícios para ilustrar o formato ideal de cada valor, enquanto o segundo exemplo contém valores extraídos de uma CCR publicado em uma condição rara, Acrodermatite enteropática23.
<img alt="Figure 1" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/58392/58392fig1.jpg"> Figura 1. Fluxo de trabalho para a anotação de relato de caso. O protocolo descrito aqui fornece um método para identificação de características textuais frequentemente presentes dentro de relatos de casos clínicos. Este processo exige a montagem de um corpus de documento. O produto do processo de anotação, uma vez agregado em um único arquivo, permite a identificação das características de texto associado com conceitos médicos e suas descrições dentro de relatos de casos. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/58392/58392fig1large.jpg" target="_blank">Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.</a>
<img alt="Figure 2" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/58392/58392fig2.jpg"> Figura 2. Identificação de texto específicos do conceito em um relato de caso clínico. Começando com o texto de um relato de caso, um annotator manual pode progredir através do documento, identificação de segmentos de texto correspondente a cada componente do modelo de metadados. Características de identificação são destacadas em azul. Texto correspondente aos conceitos médicos está em vermelho e rotulado com o seu tipo; todo o texto realçado na terceira coluna se refere ao tipo de patologia. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/58392/58392fig2large.jpg" target="_blank">Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.</a>
<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always"><tbody>
<tr>
<td>Categoria</td>
			<td>Descrição</td>
			<td>CID-10 Capítulo</td>
			<td>Intervalo de código do CID-10</td>
		</tr>
<tr>
<td>câncer</td>
			<td>Qualquer tipo de câncer ou neoplasia maligna.</td>
			<td>II</td>
			<td>C00-D49</td>
		</tr>
<tr>
<td>nervoso</td>
			<td>Qualquer doença do cérebro, espinha ou nervos.</td>
			<td>VI</td>
			<td>G00-G99</td>
		</tr>
<tr>
<td>cardiovascular</td>
			<td>Qualquer doença do coração ou sistema vascular. Não inclui doenças hematológicas.</td>
			<td>IX</td>
			<td>I00-I99</td>
		</tr>
<tr>
<td>músculo-esqueléticas e reumáticas</td>
			<td>Qualquer doença dos músculos, sistema esquelético, articulações e tecidos conjuntivos.</td>
			<td>XIII</td>
			<td>M00-M99</td>
		</tr>
<tr>
<td>digestivo</td>
			<td>Qualquer doença do trato gastrointestinal e órgãos digestivos, incluindo o fígado e o pâncreas.</td>
			<td>XI</td>
			<td>K00-K95</td>
		</tr>
<tr>
<td>ginecológica e obstétrica</td>
			<td>Qualquer doença relacionadas com a gravidez, parto, o sistema reprodutivo feminino ou os seios.</td>
			<td>XIV; XV</td>
			<td>O00-O9A; N60-N98</td>
		</tr>
<tr>
<td>infecciosas</td>
			<td>Qualquer doença causa por microorganismos infecciosos.</td>
			<td>Eu</td>
			<td>A00-B99</td>
		</tr>
<tr>
<td>respiratória</td>
			<td>Qualquer doença dos pulmões e das vias respiratórias.</td>
			<td>X</td>
			<td>J00-J99</td>
		</tr>
<tr>
<td>hematológicas</td>
			<td>Qualquer doença do sangue, medula óssea, gânglios linfáticos ou baço.</td>
			<td>III</td>
			<td>D50-D89</td>
		</tr>
<tr>
<td>renais e urológicas</td>
			<td>Qualquer doença dos rins ou da bexiga, incluindo os ureteres, bem como os órgãos reprodutores masculinos, incluindo a próstata.</td>
			<td>XIV</td>
			<td>N00-N53; N99</td>
		</tr>
<tr>
<td>sistema endócrino</td>
			<td>Qualquer doença de glândulas endócrinas, os distúrbios metabólicos.</td>
			<td>IV</td>
			<td>E00-E89</td>
		</tr>
<tr>
<td>oral e maxilofacial</td>
			<td>Qualquer situação que envolve a boca, mandíbula, cabeça, rosto ou pescoço.</td>
			<td>XI; XIII</td>
			<td>K00-K14; M26-M27</td>
		</tr>
<tr>
<td>olho</td>
			<td>Qualquer situação que envolve os olhos, incluindo cegueira.</td>
			<td>VII</td>
			<td>H00-H59</td>
		</tr>
<tr>
<td>otorrinolaringológicas</td>
			<td>Qualquer condição da orelha, nariz ou garganta.</td>
			<td>VIII</td>
			<td>H60-H95; J30-J39</td>
		</tr>
<tr>
<td>pele</td>
			<td>Qualquer doença de pele.</td>
			<td>XII</td>
			<td>L00-L99</td>
		</tr>
<tr>
<td>raro</td>
			<td>Uma categoria especial reservada para relatos de doenças raras, definidos como aqueles impactando menos de 200.000 pessoas nos Estados Unidos (ver https://rarediseases.info.nih.gov/diseases)</td>
			<td>AT</td>
			<td>AT</td>
		</tr>
</tbody></table>Tabela 1. Categorias de doença para anotação de documento. As categorias listadas aqui são aqueles a ser usado para o tipo de dados do sistema de doença no modelo de metadados do documento. Como cada apresentação da doença pode envolver vários órgãos ou etiologias, um único relato de caso clínico pode corresponder a várias categorias. Estas categorias Sigam-aqueles usados para diferenciar as seções da classificação estatística Internacional de doenças e problemas de saúde relacionados, em grande parte revisão 10 (CID-10) do código sistema: correspondentes capítulos da CID-10 e intervalos de código são fornecidos. Algumas categorias, como que para doenças orais e Maxilofaciais , correspondem às várias seções do sistema ICD-10.
<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always"><tbody><tr><td>Tipo de dados</td>
			<td>Exemplo #1</td>
			<td>Exemplo #2 (Cameron e McClain, 1986)</td>
		</tr><tr><td colspan="3">Documento e identificação de anotação</td>
		</tr><tr><td>ID interno</td>
			<td>CCR005</td>
			<td>CCR2000</td>
		</tr><tr><td>Data de anotação</td>
			<td>2 de março de 2018</td>
			<td>1 de março de 2018</td>
		</tr><tr><td colspan="3">Identificação de relato de caso</td>
		</tr><tr><td>Título</td>
			<td>Um caso de endocardite.</td>
			<td>Histopatologia ocular de Acrodermatite enteropática.</td>
		</tr><tr><td>Autores</td>
			<td>Grant AB; CD de Chang</td>
			<td>JD Cameron; McClain CJ</td>
		</tr><tr><td>Ano</td>
			<td>2017</td>
			<td>1986</td>
		</tr><tr><td>Diário</td>
			<td>Jornal do mundo da medicina e relatos de casos</td>
			<td>Jornal britânico de Oftalmologia</td>
		</tr><tr><td>Instituição</td>
			<td>Departamento de medicina, divisão de Cardiologia, primeiro General Hospital, Boston, Massachusetts, EUA</td>
			<td>Departamento de Oftalmologia, faculdade de medicina da Universidade de Minnesota, Minneapolis, Minnesota 55455</td>
		</tr><tr><td>Autor correspondente</td>
			<td>Grant AB</td>
			<td>JD Cameron</td>
		</tr><tr><td>PMID</td>
			<td>25555555</td>
			<td>3756122</td>
		</tr><tr><td>DOI</td>
			<td>10.1011/wjmcr.2017.11.001</td>
			<td>AT</td>
		</tr><tr><td>Link</td>
			<td>https://www.NCBI.nlm.nih.gov/PMC/articles/PMC9555555/</td>
			<td>https://www.NCBI.nlm.nih.gov/PMC/articles/PMC1040795/</td>
		</tr><tr><td>Língua</td>
			<td>Inglês</td>
			<td>Inglês</td>
		</tr><tr><td colspan="3">Conteúdo médico</td>
		</tr><tr><td>Palavras-chave</td>
			<td>brucelose; endocardite; válvula mitral</td>
			<td>AT</td>
		</tr><tr><td>Demografia</td>
			<td>homem de 37 anos de idade</td>
			<td>criança do sexo masculino</td>
		</tr><tr><td>Localizações geográficas</td>
			<td>Florida; Rio de Janeiro, Brasil</td>
			<td>AT</td>
		</tr><tr><td>Estilo de vida</td>
			<td>fumante; bebe álcool ocasionalmente</td>
			<td>AT</td>
		</tr><tr><td>História da família</td>
			<td>terceiro de cinco filhos de pais consanguíneos; irmão mais novo tem eczema crônico</td>
			<td>AT</td>
		</tr><tr><td>História social</td>
			<td>trabalhador da construção civil</td>
			<td>AT</td>
		</tr><tr><td>História médica/cirúrgica</td>
			<td>história de fadiga</td>
			<td>8 Libra 9 onça (3884 g) produto de uma gravidez a termo simples, completo; em boa saúde até a idade de 1 mês quando ele desenvolveu uma erupção cutânea bolhas em suas bochechas; bolhas se espalharam para envolver a pele ao redor do olhos, nariz e boca; as lesões cutâneas também foram anotadas no abdômen e extremidades; diarreia e falha prosperar; biópsia de pele naquela época mostrou parakeratosis típico de Acrodermatite enteropática; tratados durante os próximos seis anos com cursos intermitentes de antibióticos de largo espectro, o leite materno e diodoquin; respondeu parcialmente; desenvolvido a alopécia total, Acrodermatite intermitente e diarreia intermitente com ganho de peso de qualidade inferior; espasticidade, atribuída ao envolvimento do sistema nervoso central por ae tinha desenvolvido por 8 meses de idade; vários episódios de parada cardiorrespiratória em 11 meses; falta de coordenação das suas cordas vocais; traqueostomia; por 18 meses de idade, a criança desenvolveu pesquisando nistagmo associado com atrofia óptica bilateral e ligeira atenuação dos vasos da retina, bem como sinais de retardo psicomotor; ceratoconjuntivite bilaterais; erupção cutânea; segunda biópsia de pele realizada aos 3 novamente mostrou parakeratosis típico para ae; erupções cutâneas graves e diarreia; opacidades de córnea bilaterais brutas anteriores foram vistas que tinha resolvido completamente quando que ele foi reexaminado aos cinco; infecções frequentes, incluindo otite média, infecções do trato urinário e infecções da pele</td>
		</tr><tr><td>Sistema de doença</td>
			<td>cardiovascular; infecciosas</td>
			<td>digestivo; pele; olho; raro</td>
		</tr><tr><td>Sinais e sintomas</td>
			<td>palpitações e dispneia na semana anterior; apresentou-se com calafrios, cefaleia e letargia</td>
			<td>blepharoconjunctivitis grave e vascularização corneal anterior bilateral; erupções cutâneas graves e diarreia; sepse bacteriana gram-negativa; lesões típicas de Acrodermatite enteropática, ausência de tecido tímico, marcado a degeneração dos nervos ópticos, quiasma e folhetos ópticas e degeneração cerebelar extensiva de pele</td>
		</tr><tr><td>Comorbidade</td>
			<td>hipertensão arterial; hiperlipidemia</td>
			<td>AT</td>
		</tr><tr><td>Procedimentos e técnicas de diagnóstico</td>
			<td>Exame físico; eletrocardiografia; culturas de sangue</td>
			<td>exame ocular; necropsia</td>
		</tr><tr><td>Diagnóstico</td>
			<td>Endocardite de Brucella</td>
			<td>Acrodermatite enteropática</td>
		</tr><tr><td>Valores de laboratório</td>
			<td>aumento da proteína c - reativa (9 mg/dl); fosfatase alcalina (250 u/l)</td>
			<td>AT</td>
		</tr><tr><td>Patologia</td>
			<td>Brucella melitensis foi cultivado a partir de amostras de sangue</td>
			<td>os olhos direito e esquerdos foram semelhantes na aparência; epitélio corneano foi reduzido em espessura de um a três camadas celulares de células epiteliais escamosas achatadas sobre toda a superfície da córnea; todos polaridade do epitélio foi perdida. membrana de Bowman pode ser identificada somente na periferia da córnea direita. membrana do bowman não pôde ser identificada na córnea esquerda. pannus degenerativas nem inflamatória poderia ser identificado em qualquer olho; extensa atrofia dos músculos oblíquos e circulares do corpo ciliar; alguns migração posterior da lente epitélio capsular e alterações degenerativas corticais precoce; degeneração extensa do epithelium retinal do pigment em todo o polo posterior; retina foi anexado e mostrou alterações autolítico suaves por toda parte; alguma preservação da haste e o cone externas segmentos no polo posterior, no entanto, essas estruturas foram completamente perdidas anterior do Equador; perda extensa de gânglio célula e nervo fibras camadas de ambos os olhos; atrofia quase completa do disco e adjacentes de nervo óptico</td>
		</tr><tr><td>Terapêutica farmacológica</td>
			<td>gentamicina 240 mg/iv/diários</td>
			<td>AT</td>
		</tr><tr><td>Terapia de Inverventional</td>
			<td>substituição da prótese valvular</td>
			<td>AT</td>
		</tr><tr><td>Avaliação dos resultados do paciente</td>
			<td>recuperação foi tranquila; descarregada em casa</td>
			<td>morreu em 1971 (7 anos de idade)</td>
		</tr><tr><td>Diagnóstico de imagem/vídeo gravação</td>
			<td>2; 1; 0; 1</td>
			<td>7; 0; 0; 0</td>
		</tr><tr><td>Relação com outros relatos de casos</td>
			<td>5555555</td>
			<td>23430849</td>
		</tr><tr><td>Relação com o julgamento de Clinial</td>
			<td>NCT05555123</td>
			<td>AT</td>
		</tr><tr><td>Crosslink com Banco de dados</td>
			<td>MedlinePlus saúde informações: https://medlineplus.gov/ency/article/000597.htm</td>
			<td>HighWire - PDF: http://bjo.bmj.com/cgi/pmidlookup?view=long&amp;pmid=3756122; Europa Central de PubMed: http://europepmc.org/abstract/MED/3756122; Aliança genética: http://www.diseaseinfosearch.org/result/143</td>
		</tr><tr><td colspan="3">Agradecimentos</td>
		</tr><tr><td>Fonte de financiamento</td>
			<td>Institutos nacionais de saúde/nacional coração, pulmão e sangue Institute</td>
			<td>O clube de leões de Minnesota; Pesquisa de prevenção da cegueira; Administração dos veteranos; Escritório de álcool e outras drogas de abuso programação do estado de Minnesota</td>
		</tr><tr><td>Número de prêmio</td>
			<td>R01HL123123 (para AG)</td>
			<td>AT</td>
		</tr><tr><td>Divulgações/conflito de interesse</td>
			<td>Dr. Grant é um porta-voz pago para DrugCo.</td>
			<td>AT</td>
		</tr><tr><td>Referências</td>
			<td>4</td>
			<td>27</td>
		</tr></tbody></table>Tabela 2. Modelo de metadados padronizados para caso clínico relata, com anotações de exemplo. Um conjunto de características comuns a caso clínico relata e facilitar suas anotações do conceito-nível é mostrado aqui. Este modelo está organizado em três seções principais: identificação, conteúdo médico e confirmações, denotando a finalidade e valor adicional proporcionada por cada tipo de recurso de relatório do caso. Esta tabela contém dois conjuntos de anotações de exemplo, um de um relato ficcional, e outro conjunto derivado de um relatório sobre a condição Acrodermatite enteropática23.
Arquivo suplementar 1. Texto de um relato de caso clínico (Chang et al 2017). <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/58392/Supplementary_File_1.txt">clique aqui para baixar este arquivo.</a>

Apresentamos um protocolo e um modelo de metadados associados para a extração de texto descrevendo conceitos biomédicos em relatos de casos clínicos. Os valores de texto estruturado produzidos através do presente protocolo podem oferecer suporte a profunda análise de milhares de narrativas clínicas.

Uma abordagem de extração de metadados para relatos de casos clínicos habilitar avançada compreensão dos conceitos biomédicos

Clinical case reports (CCRs) are a valuable means of sharing observations and insights in medicine. The form of these documents varies, and their content ...

Este método pode ajudar a responder perguntas sobre doenças e patologias, fornecendo uma visão estruturada sobre sintomas da doença, procedimentos diagnósticos e terapêuticos e desfechos do paciente a partir de relatos de casos clínicos. A principal vantagem dessa técnica é que ela pode ser aplicada a qualquer coorte de pacientes na literatura biomédica. Tornando mais realizados estudos epidemiológicos de condições raras ou emergentes.Este método torna os fluxos de trabalho de análise de texto subsequentes mais intuitivos e fáceis de implementar. Ao tornar a máquina de dados de texto legível com metadados ricos, podemos estabelecer relatórios de casos clínicos como um recurso de dados encontrável, acessível, interoperável e reutilizável ou justo. Central para este método é o modelo de metadados utilizado para extrair todas as informações clínicas contidas nos relatórios de casos clínicos selecionados.Seguir o fluxo de trabalho ilustrado permitirá a montagem de um corpus de relatório de caso clínico. Para melhorar a capacidade de encontrar, acessibilidade, interoperabilidade e re-usabilidade do conteúdo médico a partir de um relatório de caso clínico. Inclua detalhes contextuais em cada campo em vez de fornecer termos apenas a partir de um vocabulário controlado.Omitir palavras e frases comumente repetidas. No modelo de anotação, forneça termos específicos identificados dentro de um documento geralmente em seu cabeçalho como termos-chave separados com um ponto e vírgula. Forneça valores demográficos.Especificamente quaisquer declarações de texto descrevendo o histórico de um paciente, incluindo sexo e/ou gênero, etnia etária ou nacionalidade. Fornecer localizações geográficas mencionadas dentro da narrativa clínica além de endereços específicos da instituição. Fornecer valores de estilo de vida, incluindo quaisquer declarações de texto descrevendo atividades ou comportamentos frequentes do paciente relevantes para sua saúde geral.Na prática, isso envolve frequentemente hábitos de tabagismo ou consumo de álcool, mas também pode incluir exposição solar, dieta ou frequência de tipos específicos de atividade física. Fornecer valores de histórico médico referentes ao histórico familiar, incluindo quaisquer declarações de texto descrevendo observações clínicas e eventos experimentados por irmãos, pais e outros membros da família. Além de condições genéticas e observações negativas.Fornecer valores referentes ao histórico social, incluindo quaisquer declarações de texto que descrevam o histórico do paciente não coberto nas seções de demografia ou estilo de vida. As declarações podem incluir histórico ocupacional e hábitos sociais. Fornecer valores referentes ao histórico médico e cirúrgico dos pacientes, incluindo quaisquer declarações de texto descrevendo observações médicas, tratamentos ou outros eventos ocorridos antes do início da apresentação clínica.Especifique uma ou mais das seguintes 16 categorias do sistema de doenças com base nas utilizadas na classificação estatística internacional de doenças e problemas de saúde relacionados, revisão 10 conforme indicado na tabela. Fornecer detalhes de todos os sinais e sintomas, incluindo quaisquer declarações de texto descrevendo quaisquer observações médicas de sinais ou sintomas a partir da apresentação inicial sobre o início, duração, gravidade ou resolução dos sintomas conforme previsto. Forneça detalhes de quaisquer comorbidades, incluindo quaisquer termos ou frases descrevendo doenças distintas presentes no momento da apresentação clínica inicial.Fornecer detalhes de todas as técnicas e procedimentos de diagnóstico, incluindo os nomes dos procedimentos médicos concluídos para fins diagnósticos. Como exames, testes e imaginação. Assim como as condições em que os testes foram realizados e os locais anatômicos relevantes.Mas excluindo os resultados dos testes. Forneça detalhes do diagnóstico. Incluindo quaisquer declarações de texto que descrevam os diagnósticos da doença.Mesmo que o diagnóstico final seja ambíguo. Fornecer todos os valores laboratoriais e resultados de testes. Incluindo os nomes dos exames diagnósticos, seus valores e as condições em que os testes foram realizados.O uso de valores numéricos e qualitativos é aceitável. Forneça detalhes da patologia. Incluindo quaisquer declarações de texto que descrevam todos os resultados dos estudos de patologia e histologia.Como estudos de patologia bruta, imunologia ou microscopia. Alguns dos termos podem se sobrepor aos utilizados na seção de técnicas de diagnóstico e procedimentos. Forneça todas as terapias farmacológicas.Incluindo quaisquer declarações de texto descrevendo as terapias medicamentosas utilizadas no curso do tratamento e quando e como as terapias foram interrompidas. Usando termos gerais, como antibióticos ou nomes de medicamentos específicos. Fornecer todos os procedimentos intervencionais.Incluindo quaisquer declarações de texto descrevendo procedimentos terapêuticos utilizados no curso do tratamento e quando e como os procedimentos foram interrompidos, bem como quaisquer procedimentos invasivos. A implantação de dispositivos ou procedimentos médicos concluídos para facilitar outras terapias. Forneça o resultado do paciente.Incluindo quaisquer declarações de texto que descrevam a saúde do paciente a partir do final da apresentação clínica descrita no relatório. Incluindo todos os testes de acompanhamento. Em seguida, forneça contagens de todas as imagens de diagnóstico, figuras, vídeos ou animações e tabelas.Incluindo todas as contagens de mídia visual incluídas no relatório no formato indicado. Para distinguir entre as figuras e as imagens, conte as imagens como quaisquer produtos de diagnóstico clínico. Incluindo fotografias, micro gráficos, imagens de ritmo eletrocardiograma ou outros produtos de diagnóstico por imagem.Enquanto os números devem ser considerados todas as outras imagens. Geralmente incluindo gráficos de dados e ilustrações. Nesta tabela são mostrados exemplos de dois conjuntos de anotações completas de metadados de relatório clínico.O primeiro exemplo inclui dados falsos para ilustrar o formato ideal de cada valor. Enquanto o segundo exemplo contém valores extraídos de um relatório de caso clínico publicado em uma condição rara; Acrodermatite Enteropathica. Este método facilita tanto abordagens humanas quanto automatizadas para a anotação de documentos clínicos de texto gratuitos.Ao estabelecer um modelo padrão de metadados estruturados que garanta que as informações contidas dentro são acessíveis e úteis. Os metadados gerados por este método suportam a análise de texto a jusante, como o reconhecimento de entidades nomeadas. Permitindo aos pesquisadores extrair informações sobre sinais e sintomas, técnicas e procedimentos diagnósticos e valores laboratoriais através de uma coorte de pacientes representada na literatura biomédica.

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Um protocolo computacional, CaseOLAP LIFT, e um caso de uso são apresentados para investigar proteínas mitocondriais e suas associações com doenças cardiovasculares, conforme descrito em relatórios biomédicos. Este protocolo pode ser facilmente adaptado para estudar componentes celulares e doenças selecionadas pelo usuário.

Uma Abordagem de Gráfico de Conhecimento para Elucidar o Papel das Vias Organelares na Doença via Relatórios Biomédicos

Apresentamos um fluxo de trabalho flexível e extensível baseado em laboratório Jupyter para a análise não supervisionada de conjuntos de dados multiômicos complexos que combina diferentes etapas de pré-processamento, estimativa do modelo de análise fatorial multiômica e várias análises downstream.

Aplicação de análise fatorial multiômica não supervisionada para descobrir padrões de variação e processos moleculares ligados a doenças cardiovasculares

Este artigo descreve o RUGGED (Retrieval Under Graph-Guided Explainable disease Distinction), que integra a inferência do Large Language Model (LLM) com a Retrieval-Augmented Generation (RAG). Ele extrai evidências de bases de conhecimento biomédico com curadoria de especialistas e publicações biomédicas revisadas por pares para sintetizar novos conhecimentos a partir de informações atualizadas, identificar previsões explicáveis e acionáveis e identificar direções promissoras para investigações...

Síntese de conhecimento baseada em evidências e validação de hipóteses: navegando em bases de conhecimento biomédico por meio de IA explicável e sistemas agenciais

A metaproteômica clínica oferece insights sobre o microbioma humano e suas contribuições para a doença. Aproveitamos o poder computacional da plataforma Galaxy para desenvolver um fluxo de trabalho de bioinformática modular que facilita a análise metaproteômica complexa baseada em espectrometria de massa e a caracterização de diversos tipos de amostras clínicas relevantes para estudos de doenças.

Um fluxo de trabalho de metaproteômica clínica implementado na plataforma Galaxy Bioinformatics para analisar as interações hospedeiro-microbioma subjacentes à doença humana

O Mime é uma estrutura computacional flexível para construir um modelo de integração baseado em aprendizado de máquina com desempenho elegante. Aqui, fornecemos um procedimento passo a passo detalhado para o desenvolvimento de modelos preditivos com alta precisão, aproveitando conjuntos de dados complexos para identificar genes críticos associados à progressão da doença, resultados do paciente e resposta terapêutica.

Construindo e visualizando modelos usando a estrutura de aprendizado de máquina baseada em mime

Este artigo ilustra uma abordagem inovadora visual (photovoice ou foto-elicitação) para alcançar processo justo em cuidados clínicos para os pacientes que vivem com condições crônicas de saúde, iluminar as lacunas no conhecimento clínico, forjar melhores relações terapêuticas, e identificar centrado no paciente objetivos e possibilidades de cura .

Usando métodos visual e narrativa para atingir Processo Fair em Cuidados Clínicos

Aprenda a extrair metadados estruturados de relatos de casos clínicos para análise de narrativas médicas. Este método padronizado facilita estudos epidemiológicos de doenças raras e apoia os princípios FAIR de gestão de dados.

Uma abordagem de extração de metadados para relatos de casos clínicos habilitar avançada compreensão dos conceitos biomédicos

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