9 Próximos Passos

A pesquisa descreve como anotar dados de estratificações de riscos em saúde mental com o uso de dicionários semânticos, potencialmente reduzindo o alto custo decorrente dos desafios técnicos enfrentados para reutilizar e integrar dados na área da saúde. Como exemplo, utiliza-se o SDD em conjunto com a ontologia OERSM para interpretar os significados dos conceitos a fim de desambiguar e preparar os dados para análises futuras sobre sinais, sintomas e a gravidade dos pacientes. Os dados são organizados em grafos RDF que podem ser explorados por consultas a fim de darem origem a outros datasets ou arquivos de dados. Torna-se possível integrar fontes de dados diversas para enriquecer conjuntos de dados que se quer analisar. Com o uso do SDD a anotação semântica pode ser realizada pelos próprios especialistas de domínio, sem a necessidade do uso de linguagens de programação. A proposta do SDD é voltada, no ciclo de vida do data science, para as fases iniciais, permitindo a organização conceitual, na análise e preparação de dados em ciência de dados. A partir do nível de risco estratificado, a equipe multiprofissional elabora o PTS para o paciente. Os campos de digitação livre da evolução dos PTS não foram explorados neste trabalho. As evoluções sobre a eficácia dos PTS podem ser descritas usando digitação livre.

Como trabalhos futuros há a necessidade de fazer a anotação semântica dos dados sobre PTS da forma como são registrados, em texto. Os conceitos presentes nestas evoluções podem ser anotados por técnicas de processamento de linguagem natural (NLP) a fim de enriquecer os conjuntos de dados sobre a estratificação de riscos. O esforço para aplicar a NLP justifica-se pela necessidade de identificar classes de dados para validar a qualidade dos PTS em relação ao risco estratificado. As técnicas de NLP extrairão entidades salientes que representem variáveis para além daquelas presentes no dataset sobre a estratificação de riscos em saúde mental, tendo como base tarefas de NLP, tais como: semantic role labelling, word sense disambiguation, entity linking e outras.