Leveraging Semantic Web Technologies in Healthcare: Development of OntoDrug for Medication Ontology, Prescription Recognition Systems, and Cancer Staging Applications (2024)
- Authors:
- Autor USP: MIRANDA, NELSON JULIO DE OLIVEIRA - ICMC
- Unidade: ICMC
- Sigla do Departamento: SCC
- DOI: 10.11606/T.55.2024.tde-25042025-085137
- Subjects: WEB SEMÂNTICA; ONTOLOGIAS; INTEROPERABILIDADE; REGISTROS MÉDICOS; MEDICAMENTO
- Keywords: Cancer staging; Estadiamento do câncer; Large language models (LLMs); Medication management; Modelos de linguagem de grande escala (LLMs); Ontologies; Semantic web
- Language: Inglês
- Abstract: Esta tese de doutorado, estruturada como uma coleção de artigos, investiga a aplicação de tecnologias da Web Semântica, ontologias e Modelos de Linguagem Ampla (LLMs) para enfrentar questões importantes na área da saúde, especificamente na gestão de medicamentos e no estadiamento de câncer. Cada artigo nesta tese apresenta avanços distintos nesses campos. O artigo inicial oferece um exame extensivo das tecnologias da Web Semântica no setor da saúde, enfatizando sua contribuição para melhorar a interoperabilidade de dados nos Registros Eletrônicos de Saúde (EHRs). Esta revisão de escopo destaca o progresso feito com tecnologias como RDF, OWL e SPARQL, bem como as dificuldades que impedem uma aceitação mais ampla. O segundo artigo concentra-se no estadiamento do câncer e introduz um classificador TNM baseado em ontologia, adaptado para o câncer de fígado. Este classificador, baseado na ontologia AIM4-O, padroniza anotações de imagem para automatizar o estadiamento do câncer. Com uma precisão de 85,7% e um recall de 81,0%, o classificador TNM alinhase estreitamente com os estágios atribuídos pelos médicos, demonstrando a eficácia de uma abordagem automatizada baseada em ontologia na oncologia. O terceiro artigo examina a aplicação de uma nova ontologia, OntoDrug, em conformidade regulatória, especificamente no campo da otorrinolaringologia. OntoDrug foi desenvolvida para melhorar a gestão de medicamentos no Brasil. Ao padronizar listas regulatórias e apoiar a interoperabilidadede dados nos sistemas de EHR, a OntoDrug possibilita uma gestão de medicamentos mais segura e precisa. Este estudo demonstra alta precisão na identificação de medicamentos, alcançando uma taxa de sucesso de 94,5%, com 61% de reconhecimento completo e 33,5% de reconhecimento parcial. Esses resultados destacam a eficácia de combinar Processamento de Linguagem Natural (NLP) com frameworks ontológicos para garantir segurança e precisão na administração de medicamentos. No artigo final, descrevemos a OntoDrug em mais detalhes e examinamos como a OntoDrug pode ser integrada com LLMs. A integração da OntoDrug com LLMs alcançou resultados excepcionais na identificação de medicamentos em prescrições de texto livre, com o GPT-4 turbo atingindo 100% de recall e 97% de precisão. Esse desempenho ressalta o potencial da OntoDrug para avançar no reconhecimento de medicamentos e melhorar a segurança dos pacientes em ambientes clínicos. Juntos, esses artigos ilustram como as máquinas podem entender e raciocinar de forma mais eficaz sobre dados clínicos usando essas tecnologias, oferecendo melhores estágios de câncer e identificação mais precisa de medicamentos.
- Imprenta:
- Publisher place: São Carlos
- Date published: 2024
- Data da defesa: 18.12.2024
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo é de acesso aberto
- URL de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: gold
- Licença: cc-by-nc-sa
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ABNT
MIRANDA, Nelson Julio de Oliveira. Leveraging Semantic Web Technologies in Healthcare: Development of OntoDrug for Medication Ontology, Prescription Recognition Systems, and Cancer Staging Applications. 2024. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2024. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-25042025-085137/. Acesso em: 28 dez. 2025. -
APA
Miranda, N. J. de O. (2024). Leveraging Semantic Web Technologies in Healthcare: Development of OntoDrug for Medication Ontology, Prescription Recognition Systems, and Cancer Staging Applications (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-25042025-085137/ -
NLM
Miranda NJ de O. Leveraging Semantic Web Technologies in Healthcare: Development of OntoDrug for Medication Ontology, Prescription Recognition Systems, and Cancer Staging Applications [Internet]. 2024 ;[citado 2025 dez. 28 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-25042025-085137/ -
Vancouver
Miranda NJ de O. Leveraging Semantic Web Technologies in Healthcare: Development of OntoDrug for Medication Ontology, Prescription Recognition Systems, and Cancer Staging Applications [Internet]. 2024 ;[citado 2025 dez. 28 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-25042025-085137/ - Modelo de mapeamento semântico entre as terminologias de saúde CID-10 e SNOMED-CT
- O problema da queda do paciente hospitalizado: uma ontologia para classificação do risco de quedas
- Improving medication identification accuracy and regulatory compliance through NLP and ontologies: an analysis of otorhinolaryngology prescriptions
- Automatic staging of cancer tumors using AIM image annotations and ontologies
- OntoDrug: enhancing brazilian health system interoperability with a national medication ontology
- Semantic web technologies in healthcare: a scoping review
Informações sobre o DOI: 10.11606/T.55.2024.tde-25042025-085137 (Fonte: oaDOI API)
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