(untitled) (Múltiplos Olhares em Ciência da Informação, 2020)
O Prontuário Eletrônico do Paciente (PEP) representa uma fonte importante de informação real em saúde. Entretanto, a maioria de suas informações são disponibilizadas como dados não estruturados, o que dificulta a utilização para fins de pesquisa. Devido aos avanços das tecnologias de informação em saúde, aumentou a necessidade por padronização de terminologias em textos clínicos com vistas a recuperação de informação e interoperabilidade. Para possibilitar uma melhoria nestes processos, apoiar o cuidado aos pacientes e a descoberta de novo conhecimento em benefício da saúde, faz-se necessário algum tipo de harmonização entre os termos registrados coloquialmente pelos profissionais e as terminologias. Uma alternativa é realizar a conexão do primeiro tipo de terminologia, a coloquial, com o segundo tipo, as terminologias clínicas padronizadas. Identificar e testar formas de conectar dados clínicos textuais do PEP com terminologias clínicas padronizadas é uma investigação de relevância envolvendo a Ciência da Informação e as áreas de saúde. A metodologia consiste em técnicas de text mining para extração e análise dos textos clínicos, para verificar o nível de conexão entre os recursos terminológicos a partir da norma para mapeamento de terminologias clínicas.