Uso de mineração de texto como ferramenta de avaliação da qualidade informacional em laudos eletrônicos de mamografia

OBJETIVO: Investigação do uso da técnica de mineração de texto como forma de avaliar a qualidade informacional de laudos eletrônicos de mamografia, tendo como parâmetro de qualidade a adesão ao léxico BI-RADS®. MATERIAIS E MÉTODOS: Foram extraídos 22.247 laudos de mamografia do banco de dados do sistema de informação em radiologia do Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto, no período de janeiro de 2000 até junho de 2006. Foram realizados dois experimentos, um buscando-se verificar a utilização mais correta dos termos do léxico - experimento 1 (especificidade do método de mineração), e outro buscando-se verificar toda e qualquer tentativa de uso ou alusão ao léxico - experimento 2 (sensibilidade do método de mineração). RESULTADOS: Experimento 1: variação entre 11% e 61% de laudos contendo termos do léxico em sua conclusão, distribuída de forma aleatória ao longo do tempo, a partir do ano de 2001. Experimento 2: variação entre 44% e 100% de laudos que se referem de alguma forma ao léxico em sua conclusão. CONCLUSÃO: Os resultados indicam um bom potencial da aplicação da ferramenta de mineração de texto para a avaliação da qualidade das informações contidas em laudos eletrônicos de mamografia. OBJECTIVE: To investigate the utilization of text mining technique for evaluating the informational quality of electronic mammographic reports considering adherence to the BI-RADS® lexicon as a quality parameter. MATERIALS AND METHODS: A total of 22,247 mammography reports of the period between January, 2000 and June, 2006 were collected from the radiology information database of Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto, SP, Brazil. Two experiments were undertaken - experiment 1 to evaluate the accuracy in the adoption of the lexicon terms (text mining method specificity), and experiment 2 to identify all and any attempt to utilize or refer to the lexicon (text mining method sensitivity). RESULTS: Experiment 1: variation between 11% and 61% in reports including lexicon terms in their conclusion, randomly distributed over time since 2001. Experiment 2: variation between 44% and 100% in reports that somehow refer to the lexicon in their conclusion. CONCLUSION: Results indicate a good potential for text mining tool application for assessing the quality of information included in electronic mammography reports.