Codificación automatizada de documentos clínicos

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1 Codificación automatizada de documentos clínicos
Prof Dr Stefan Schulz Universidad de Freiburg (Alemania) Prof Dr Edson Pacheco PUC Paraná, Curitiba (Brasil) 1 1 1

2 Lenguaje Natural (Texto)
Introducción Métodos Resultados Conclusión Sistemas de Información Hospitalarios (SIH)  Lenguaje Natural (Texto) En SIH, el texto plano todavía tiene un rol fundamental. Desde siglos los médicos se comunican mediante su lenguaje natural e no había ningunos códigos en las historias clínicas.

3 Introducción Métodos Resultados Conclusión

4 Introducción Métodos Resultados Conclusión

5 Introducción Métodos Resultados Conclusión

6 Introducción Métodos Resultados Conclusión
PACIENTE: ARM.  CEDULA: M95 FECHA DE INGRESO:   FECHA DE NAC. 27 JUL 1996 SEXO: Femenino AHF: Madre de 45 años, dedicada al hogar, escolaridad secundaria, casada, católica, niega toxicomanías, padece HAS (13 años) y DM2 (2 años), hipotiroidismo (4 años) actualmente en tratamiento y las 3 controladas, padre de 47 años, obrero, escolaridad secundaria, católico, casado, alcoholismo ocasional, aparentemente sana, 1 hermana de 20 años, estudiante, aparentemente sana, resto de familiares directos interrogados y negados. APNP. Originaria y residente de Texcoco, habita en casa de sus padres, cuenta con todos los servicios básicos de urbanización, sin hacinamiento, baño y aseo diario, así como también cambio de ropa tanto interior como exterior, refiere alimentación buena cantidad, alimentada a base de carne roja 1/7, leguminosas 7/7, lácteos 2/7, (refería que ingería leche bronca de vaca hasta hace 2 años que presentaba intolerancia a esta, como gases y diarrea, frutas 7/7, verduras 7/7, enlatados 1/7, embutidos 3/7, refiere esquema de inmunización completo para su edad. APP: producto de la GII, la madre curso con preeclampsia desde los 5 meses de gestación, que posteriormente evoluciona a eclampsia, presentando crisis convulsivas a los 7 meses de gestación evoluciona a estado de coma en UTI, se obtiene producto único vivo por cesárea, estando en fase III de la ventilación, pretermino, no recuerda somatometría ni APGAR, con hospitalización binomio durante un mes, egresando sin complicaciones aparentes, desarrollo psicomotor adecuado, únicamente tartamudeo que mejoro con ejercicios. Quirurgicos, alérgicos y transfusionales negativos. PA: Lo inicia el 18 de Dic. Del 2008, con cefalea frontal, sin irradiaciones, cediendo a la administración de acido acetil salicílico, se agrega fiebre no cuantificada, por lo cual acude a su UMF donde inician tx para IVRA, con aparente mejoría, sin embargo con perdida ponderal de 13 kg en un mes, el 2 de enero del 2009, se repite cuadro de cefalea de las mismas características, agregándose emesis posprandial, de contenido gastroalimentario, asi como dolor epigástrico, y estreñimiento (3 dias) por lo cual acude a su HGZ donde se otorga tx para enfermedad acido péptica, con discreta mejoría, sin embargo persiste sintomatología acudiendo con facultativo que refiere a su HGZ donde es hospitalizada durante 8 dias, manejada con enemas evacuantes, agregándose disuria, polaquiuria y tenesmo vesical. EF: TA 100/60 mmhg FC 80 x min Temp 36 Peso 46 kg, paciente alerta, reactiva, con palidez de piel y tegumentos, cabello fino, quebradizo, ojos con pupilas isocoricas y normoreflexicas, orofaringe normal, cuello sin adenopatías, torax con cs ps con adecuada entrada y salida de aire sin estertores ni sibilancias, precordio rítmico no se auscultan soplos, reforzamiento del 2do ruido cardíaco, abdomen blando, depresible, no hepato ni esplenomegalia, peristalsis presente, extremidades inferiores sin edema, llenado capilar distal inmediato. ESTUDIOS DE LABORATORIO Y GABINETE 08/02/09 BH leucocitos 2.62, neutrofilos 0.91, linfocitos 1.34, monocitos 0.20, eosinofilos 0.13, HB 12.1 g/dl , plaq. 117 mil, PL , MCH 30.7 PG, MCV 89.6 fl. Glucosa 81 mg/dl, Cr 0.62, Na 140 mg/dl, K 4.41, Cl 104. También en registros electrónicos una porción significativa de informaciones no está codificado e solamente existe en texto libre.

7 Introducción Métodos Resultados Conclusión
SEQ DE MULTIPLOS AVCS , HIST DE CRISES CONVULSIVAS PREVIAS AOS EPISODIOS DESTA NOITE , APRESENTANDO PIORA GERAL , DESIDRATACAO LEVE SEM PIUORA DA FUNACAO RENAL, RX COM ATELECTASIAS DE BASES - CONSOLIDADCEOS?? PACIENTE SEM FEBRE MEDIDAAQUI -MAX 37,1 TEM NIVEL SERICO EM ANDAMNETO DE FENITOINA A SER CHECADO COM FAMILAIR EM EM 24 H RECEBE TTO ATB COM CEFUROXIMA VO -HMG NORMAL É DM SEM IMPORTANTE DESCOPENSACAO. de diferentes cualidades

8 Lenguaje Natural (Texto) Structured Data
Introducción Métodos Resultados Conclusión … imprescindible para documentación e comunicación todos los servicios de salud ciencias biomédicas médico / paciente formación de profesionales Lenguaje Natural (Texto) Structured Data

9 600.000 documentos en texto libre cada año.
Introducción Métodos Resultados Conclusión e.g. Hospital Universitario Freiburg (p.a.) Resúmenes clínicos Informes de radiología Informes des patología Otros textos Lenguaje Natural (Texto) documentos en texto libre cada año. Aquí están los números para el hospital universitario de Freiburg que produce cerca de seiscientos mil documentos a cada año.

10 Introducción Métodos Resultados Conclusión
Datos estructurados

11 Datos estructurados …indispensable para abstracción:
Introducción Métodos Resultados Conclusión …indispensable para abstracción: Codificación de enfermedades/procedimientos Indexación bibliográfica Gestión hospitalaria Apoyo a decisión Epidemiología Investigación clínica Datos estructurados

12 CIE-9 MC, CIE-10 MeSH UMLS LOINC SNOMED CT etc., etc.
Introducción Métodos Resultados Conclusión …requiere sistemas terminológicos CIE-9 MC, CIE-10 MeSH UMLS LOINC SNOMED CT etc., etc. Datos estructurados Encabezados de Temas Médico Metatesauro del Sistema de lenguaje médico unificado

13   Lenguaje Natural (Texto) Análisis de datos Datos estructurados
Introducción Métodos Resultados Conclusión Análisis de datos Lenguaje Natural (Texto) Datos estructurados Para el análisis de datos es mucho más fácil disponer de datos estructurados que datos no estructurados y los administradores e investigadores serían muy infeliz con grandes cantidades de texto libre.  

14   Lenguaje Natural (Texto) Captura de datos Datos estructurados
Introducción Métodos Resultados Conclusión Captura de datos Lenguaje Natural (Texto) Datos estructurados El panorama cambia cuando se trata de la producción de datos. Es más fácil para los profesionales sanitarios a utilizar sus propias palabras que los códigos o formularios, especialmente si los textos son grabados y escritos por mecanógrafos.  

15 Captura de datos bajo presión de tiempo
Introducción Métodos Resultados Conclusión Captura de datos bajo presión de tiempo (hipotético mas plausible) Calidad motivación buena Así que es bastante plausible que sobretodo bajo presión de tiempo, existe una correlación entre el volumen de los datos que se deben adquirir, por una parte, y la calidad de la documentación por otra parte. Y, por supuesto, la motivación de los profesionales de la salud es otro factor importante. motivación media motivación baja Volumen

16 Lenguaje Natural (Texto)
Introducción Métodos Resultados Conclusión how to bridge the gap? Lenguaje Natural (Texto) Datos estructurados Por lo tanto se puede poner la cuestión de cómo cerrar la brecha entre la documentación textual y los datos estructurados.

17 Método: Minería de textos
Introducción Métodos Resultados Conclusión Método: Minería de textos Lenguaje Natural (Texto) Datos estructurados

18 Proyecto de Investigación
Introducción Métodos Resultados Conclusión Proyecto de Investigación Datos Documentos en texto libre (informes, resúmenes) Sistema terminológico que cubre el espacio conceptual del dominio Empleando métodos de “minería de texto” para representar el contenido de los documentos Cómo es el desempeño de la codificación automática comparada con codificación manual? La pregunta de investigación es la siguiente: si tenemos una colección de documentos de texto libre – caracterizando todo un episodio clínico - y un sistema terminológico que cubre el espacio conceptual del dominio, e… si se utilizan técnicas de minería de texto para representar el contenido de los documentos, Cómo es el desempeño de la codificación automática comparada con codificación manual? 18 18

19 Investigación Introducción Métodos Resultados Conclusión Fuente:
resúmenes de alta del departamento de cardiología del Hospital de Clínicas en Porto Alegre, Brasil (Portugués) Destino SNOMED Términos Clínicos, 01/2009 Lenguajes: Inglés, Castellano

20 SNOMED CT Introducción Métodos Resultados Conclusión
SNOMED Términos Clínicos® Sistema de codificación para todo la historia clínica Estándar terminológico global Manutención / desarrollo : IHTSDO (International Health Terminology Standards Development Organisation): Miembros: US, UK, AU, NZ, CA, DK, SE, NL, LV, ES

21 SNOMED CT como vocabulario controlado
Introducción Métodos Resultados Conclusión SNOMED CT como vocabulario controlado conceptos ~ términos ingleses, ~ castellanos Términos clínicos (inclusive sinónimos e traducciones) conectados con conceptos (portadores de significado) SNOMED CT tiene dos aspectos: una cara de la moneda es SNOMED como vocabulario controlado, que agrupa términos de dominio. El significado comun de estos terminos es representado por lo que se llama concepto

22 SNOMED CT como ontología
Introducción Métodos Resultados Conclusión SNOMED CT como ontología teoría la cual ofrece formulaciones precisas y matemáticas de las propiedades y relaciones de ciertas entidades taxonomías de clases: C1 isa C2 significa x: instanceOf(x, C1)  instanceOf(x, C2) La otra cara de la moneda es SNOMED como ontología, en que los conceptos son matemáticamente interpretados como clases, de acuerdo con la lógica descriptiva

23 SNOMED CT : Jerarquías taxonómicas
Introducción Métodos Resultados Conclusión SNOMED CT : Jerarquías taxonómicas La relacion is a forma jerarquias , y ademas

24 SNOMED CT como ontología
Introducción Métodos Resultados Conclusión SNOMED CT como ontología Relaciones (Atributos): Associated morphology Finding site (50 tipos) Restricciones: lógica descriptiva. C1 – Rel – C2 significa: x: instanceOf(x, C1)  y: instanceOf(C2)  Rel(x,y) C1 ⊑  Rel.C2 ….

25 SNOMED CT como ontología
Introducción Métodos Resultados Conclusión SNOMED CT como ontología definierte vs. primitive Konzepte conceptos definidos  conceptos primitivos ⊑

26 Textos clínicos (resúmenes de alta)
Introducción Métodos Resultados Conclusión Textos clínicos (resúmenes de alta) Entonces, como estan los textos que analizamos

27 Resumen de alta: ejemplo
Introducción Métodos Resultados Conclusión Resumen de alta: ejemplo acrónimos abreviaciones # HAS # DM # Miocardiopatia dilatada chagásica (FE 35%) # Ca de prostata - orquiectomia (2004) # Cardiopatia isquêmica - IAM em 2005, com colocação de stent em DA e lesão severa inoperável em CD Pct vem a emergência em 20/03 com quadro de dor torácica típica, sem elevação enzimática, com diagnóstico de angina instável e fibrilação atrial não identificada em avaliações prévias. Adicionalmente, apresentava descompensação do diabetes com sindrome hiperosmlar não cetótica. Recebe tratamento clínico para otimização do quadro e é submetido a novo cateterismo em 28/03, que demonstra CD ocluída no terço proximal, DA com stent rpoximal com lesão de 40% no seu interior e Mg de Cx com lesão de 60-65%. Recebe alta em bom estado geral, sem dor torácica, anticoagulado, com plano de retorno ambulatorial para equipe de cardiopatia isquêmica e para o ambulatório de anticoagulação. estilo telegráfico errores de digitación errores de puntuación Este ejemplo muestra los problemas típicos encontrados en los textos de nuestro corpus 27 27

28 Desafíos lingüísticos del lenguaje médico que importan para PLN:
Introducción Métodos Resultados Conclusión Desafíos lingüísticos del lenguaje médico que importan para PLN: Derivación, neologismos: nefrótico, antiinflamatórios, parkinsoniana, aidéticos Composición: musculoesqueletico, esplenomegalia, transfosforribosidasa, polyradiculoneuropathy Sinonimia: hepático = del hígado, renal = del riñón, cephal... = cabeza Ambigüedad: head = cabeza o jefe

29 Utilización de Herramientas PLN
Introducción Métodos Resultados Conclusión Utilización de Herramientas PLN Detector de sentencias, etiquetador POS: openNLP, trenado con textos que fueron manualmente anotados Extensor de acrónimos: emparejamiento con expresiones regulares contra base de acrónimos, desambiguación por contextos locales (coocurrencia de token en ventana de 3 token) Padron de etiquetas Ocurrencias NADJ NADJ 53725 NADJ 24843 NADJ NADJ NADJ 19922 NADJ PREPDE NADJ 18191 NADJ PREPDE NADJ NADJ 13462 NADJ PREPDE ART NADJ NADJ 10856 NADJ PREPDE ART NADJ 8392 NADJ NADJ PREPDE ART NADJ 6726 NADJ NADJ PREPDE NADJ 5721 NADJ NADJ PREPDE ART NADJ NADJ 5424 NADJ PREPDE NADJ NADJ NADJ 4453 NADJ NADJ NADJ NADJ 4199 NADJ NADJ PREPDE NADJ NADJ 4018 NADJ PREPDE ART NADJ NADJ NADJ 3289 NADJ PREPPOR NADJ 2797 Detector de frases nominales: estimación mediante “hit list” de secuencias típicas de etiquetas POS derivado de análisis del SNOMED CT en castellano Principal reto: mapear frases nominales entre Portugués (documentos) e Castellano/ Inglés (SNOMED): indexación morfo- semántica Para analizar los textos nos reunimos herramienatas diferentes  definió un conjunto de reglas que les daba un aspecto más portugués, asi podiamos aplicar el etiquetador espanol 29 29

30 Implementación de sistema PLN
Introducción Métodos Resultados Conclusión Implementación de sistema PLN expansión acrónimos identificación de nombres verificar ortografía etiquetador tipo de palabra SNOMED - EN identificar sentencias SNOMED - SP extracción frases nominales creación subconjunto Esto es el sistema de procesamiento de lenguaje natural que implementamos, (…) efectúa una abstracción identificación de contexto representación morfo-semantica SNOMED CT abstracción morfo- semántica abstracción morfo- semántica representación morfosemantica candidatos a término 30 30

31 Mapeo de terminos médicos
Introducción Métodos Resultados Conclusión Mapeo de terminos médicos Problemas diferentes granularidades uso de preposiciones y conjunciones delimitación high blood pressure meningoencefalite hipertensão arterial Entzündung von Gehirn und Hirnhäuten hipertensión Qual a granularidade adequada para a indexação? arterial meningocerebral inflammation Bluthochdruck meningoencefalitis MorphoSaurus: construye equivalencias semánticas a nivel de fragmentos de palabras

32 Átomos semánticos o „subwords“
Introducción Métodos Resultados Conclusión Átomos semánticos o „subwords“ Definición: secuencia de caracteres cuyo significado no se deriva de los significados de su componentes: morfemas (“neur”, “hepat”, “higad”,…) secuencias más longas: diáfisis pero no dia + fisis diáfisis = parte de hueso, fisis (gr. physis) = naturaleza neur + itis, mas neurose, no neur + ose neur… = nervio, -itis = inflamación, -ose = enfermedad: Una neuritis es una inflamación de nervio(s), pero neurosis no es una enfermedad de nervio(s) Quando eu posso decompor a palavra? O Significado é coerente? No caso do neurose isso não é possível. Subwords motivados em preservar o significado (semantica) das palavras. Para muitos linguistas pode ser uma coisa muito estranha (provavelmente irão rejeitar) Isso é um morfema?

33 Sistema MorphoSaurus Introducción Métodos Resultados Conclusión
Sistema de indexación morfológica-semántica Traduce texto para un lenguaje de identificadores semánticos Basado en vocabulario clínico Idiomas: Inglés, Alemán, Portugués, Castellano, Sueco, Francés Componentes: Léxico de subwords del dominio de medicina (manutención laboriosa) Tesauro Parser morfo-sintáctico Indexador Se convirtió en producto (Averbis GmbH)

34 Modelo del Léxico Introducción Métodos Resultados Conclusión
Lexeme (ex. „anticonceptivo“) [anti, prefijo, castellano] [conceptiv, tema, castellano] [o, terminal sufijo, castellano] String of characters Type = {stem, invariant, prefix, infix, suffix, initial prefix, terminal suffix} Language = {English, alemán, Spanish, portugués, French, Swedish} (ex. „partnership“) [partner, tema, english] [ship, suffijo, english] Cada string um lexema (ex. „ship“) [ship, invariant, english]

35 Modelo del Léxico Introducción Métodos Resultados Conclusión Lexeme
MIDs (Ids semanticos) identifican grupos de lexemas sinónimos String of characters Type = {stem, invariant, prefix, infix, suffix, initial prefix, terminal suffix} Language = {English, alemán, Spanish, portugués, French,Swedish} MID 1..n MID42= ([muscle, tema, english], [muscul, tema, english], [myo, prefix, english], [muscul, tema, portugués], [mio, prefix, portugués], [muskel, tema, alemán], [muskul, tema, alemán], [myo, prefix, alemán]) Aqui estamos tratando de abordagem semântica.

36 Modelo del Léxico Introducción Métodos Resultados Conclusión Lexeme
asocia un MID ambiguo con dos o más MID no ambiguos (expansión paradigmática) has-sense Lexeme String of characters Type = {stem, invariant, prefix, infix, suffix, initial prefix, terminal suffix} Language = {English, alemán, Spanish, portugués, French,Swedish} 1 2…n MID 1..n 2…n asocia un MID de sentido no atómico con dos o más MID atómicos (expansión sintagmática) 1 expands-to

37 Modelo del Léxico Introducción Métodos Resultados Conclusión MID
MID16: ([head, tema, english]) - has-sense MID12: ([caput, tema, english], [capit, tema, english], [cephal, tema, english], [cefal, tema, portugués], [cabec, tema, portugués]) - has-sense MID34: ( [chief, tema, english], [chef, tema, portugués]) associa um MID ambíguo com dois ou mais MID não ambíguos (expansão paradigmática) has-sense 1 2…n MID 2…n associa um MID de sentido não atômico com dois ou mais MID atômicos (expansão sintagmática) 1 MID26: ([myalg, tema, english], [mialg, tema, portugués]) -expands-to MID42: ([muscle, tema, english], [muscul, tema, english], [muscul, tema, portugués]) -expands-to MID88: ([pain, tema, english], [dor, invariant, portugués], [algia, suffix, portugués]) Se alguem perguntar o q é q faz desambiguação (existe um módulo no indexador) Quando o indexador não funciona direito () sintagmaparadigma expands-to

38 (MIDs) Tsh-Spiegel/o nivel
Módulo experimental (ainda não funciona 100%)

39 Sistema MorphoSaurus : resultados experimentales en escenario CLIR
Introducción Métodos Resultados Conclusión Sistema MorphoSaurus : resultados experimentales en escenario CLIR Buscas: alemán, Documentos: inglés (colección OHSUMED) Baseline: inglés/ inglés indexación MorphoSaurus Traducción automática + consulta diccionario Documentos todos em inglês. Artigos médicos MEDLINE Coleção de 106 queries tb em inglês. Traduzidos para o alemão OShumed padrão ouro (indicando quais são os documentos) Baseline, sistema convencional de TR MS queries em alemão (Desempenho quase similar) Google translator é a 3a. + pesquisa UMLS Hahn, Schulz et al., RIAO 2004

40 secuencia de procesamiento de lenguaje natural
Introducción Métodos Resultados Conclusión secuencia de procesamiento de lenguaje natural expansión acrónimos identificación de nombres verificar ortografía etiquetador tipo de palabra SCT - EN identificar sentencias SCT - SP extracción frases nominales creación subconjunto identificación de contexto MID- representación SNOMED CT abstracción morfológica- semántica Heurística de Mapeo abstracción morfológica- semántica MID- representación candidatos a término 40 40

41 Heurística de mapeo: Ejemplo
Introducción Métodos Resultados Conclusión Heurística de mapeo: Ejemplo SNOMED CT Descripción MorphoSaurus MIDs ENG: Congestive heart failure #abund #cardiac #deficien ENG: Congestive heart disease #abund #cardiac #disorder ENG: Congestive cardiac failure SPA: Insuficiencia cardíaca  #insuff #cardiac SPA: Insuficiencia cardíaca congestiva #insuff #cardiac #abund 41 41

42 Heurística de mapeo Introducción Métodos Resultados Conclusión
Para cada “candidato a término” en el documento decida se existe un término SNOMED correspondiente caso si, seleccione el mejor término SNOMED Criterios de preferencia: Secuencias “típicas” de etiquetas POS, ex: “Infarto agudo do miocárdio” substantivo – adjetivo – DE – substantivo coincidencia de MIDs umbral: 60% En caso de falla: verifique se “candidato a término” corresponde a dos o más conceptos de SNOMED , usando relacionamientos da SNOMED para preselección 42 42

43 Estándar oro (kappa = 0.89) Introducción Métodos Resultados Conclusión
43 43

44 Resultados Introducción Métodos Resultados Conclusión Total 78 %
Numero de identificadores semánticos Mapeos correctos Total % Comparación: Franz 2000: CIE-9 (German): 50% Ruch ICD-10: 2008 (French): Precision :50%, Recall 63% difícil! Farkas 2008: ICD-9-CM: F-Value 89% Long 2005: SNOMED CT Diagnoses (English): P and R > 90% 44 44

45 Análisis de errores de mapeo
Introducción Métodos Resultados Conclusión Análisis de errores de mapeo Categoría % Descripción Extracción de frases nominales 20 Frases nominales identificadas no correspondieron los del estándar oro Mapeo al léxico de morfemas 24 no mapeo (1/3) mapeo errado (2/3) Contexto 36 60 % negación 40% otros contextos Errores no corregidos por corrección ortográfica 4 Acrónimos no expandidos 1 Otros errores 15

46 Próximo paso: identificar contextos
Introducción Métodos Resultados Conclusión Próximo paso: identificar contextos Problema: no toda ocurrencia de un término en un documento se refiere a una instancia concreta de un concepto terminológico o ontológico Contextos alternativos: planos hipótesis negación Ignorar contextos: datos no confiables

47 multiple organ failure
Introducción Métodos Resultados Conclusión Contextos: Ejemplo 1 Ontology aortal aneurysm acute abdomen vascular prosthesis multiple organ failure hemo dialysis CT abdomen aneurysm- ectomy systemic infection vasoactive drug death Paciente interna por quadro de abdome agudo. TC de abdome mostrou aneurisma de aorta com evidencia de extravasamento de contraste. Levado a cirurgia de urgência, sendo realizada aneurismectomia com colocação de prótese. No pós-operatório evoluiu com síndrome da resposta inflamatória sistêmica, com disfunção de múltiplos órgãos e instabilidade hemodinâmica. Apesar do manejo com drogas vasoativas, reposição hídrica e hemodiálise veno-venosa crônica, o paciente apresentou piora progressiva, evoluindo para óbito.

48 Contextos: Ejemplo 2 Introducción Métodos Resultados Conclusión
Ontology incisional hernia operation room liver transplant herniorrhaphy operation operation instance not instantiated reference to a plan reference to a suspended plan instance reference to a plan NOT referring to the same patient reference to a new plan not yet executed PACIENTE COM HÉRNIA INCISIONAL INTERNOU PARA REALIZAÇÃO DE HERNIOPLASTIA PORÉM A CIRURGIA FOI SUSPENSA DEVIDO A NECESSIDADE DE SALA COM URGÊNCIA PARA TRANSPLANTE HEPÁTICO. RECEBE ALTA COM ORIENTAÇÕES E CIRURGIA REMARCADA.

49 Conclusión Conclusión Introducción Métodos Resultados Conclusión
Trabajo siguiendo en pie primeros resultados demuestran la factibilidad del mapeo SNOMED automatizado entre idiomas Planos futuros completar la cadena de procesamiento PLN Evaluar impacto de cada elemento de la cadena Identificar contextos Aprovechar la estructura ontológica de SNOMED CT Publicación en preparación (IEEE Transactions on Information Technology in Biomedicine) 49 49

50 Agradecimientos German Research Foundation (DFG)
International Bureau of the German Ministry of Research (BMBF-IB) Brazilian National Research Council (CNPq) Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR), Curitiba Hospital de Clínicas de Porto Alegre (HCPA) Averbis GmbH, Freiburg 50 50