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Limitações e Considerações

Contexto dos Dados Extraídos​

Esta seção descreve as limitações e considerações importantes para análise dos dados extraídos de nosso banco clínico. É fundamental entender estas limitações para interpretar corretamente os resultados das análises.

Importante: Os dados disponibilizados representam uma seleção específica de nosso banco de dados clínico, processados com técnicas de NLP. As limitações descritas abaixo aplicam-se tanto ao processo de extração quanto à seleção dos dados.

Limitações dos Dados​

1. Estruturação Automática​

Os dados são estrututurados automaticamente usando técnicas de Processamento de Linguagem Natural (PLN), o que pode resultar em:

  • Erros de extração: Algumas entidades podem não ser identificadas corretamente
  • Falsos positivos: Termos podem ser classificados incorretamente
  • Falsos negativos: Entidades importantes podem ser perdidas
  • Inconsistências: Mesmo termo pode ser extraído de forma diferente em contextos similares

2. Cobertura dos Dados​

  • Documentos não processados: Nem todos os documentos podem ter entidades extraídas
  • Cobertura temporal: Dados representam apenas o período disponível na base de dados
  • Cobertura geográfica: Limitada aos provedores participantes do sistema
  • Cobertura de especialidades: Pode variar entre diferentes áreas médicas

3. Qualidade da Extração​

Limitações por Categoria​

CategoriaLimitações Principais
DISEASEPode não capturar todas as condições mencionadas
SYMPTOMSintomas subjetivos podem ser perdidos
BIOMARKERValores numéricos podem não ser extraídos corretamente
PROCEDUREProcedimentos complexos podem ser fragmentados
RELATIONSRelações implícitas podem não ser identificadas

Exemplos de Limitações​

Cobertura de Extração:

  • Diferentes categorias de entidades podem ter taxas de extração variáveis
  • Algumas categorias podem ter maior precisão que outras
  • É recomendado verificar a distribuição de entidades por categoria antes de análises específicas

4. Contexto Clínico​

  • Nuances perdidas: Algumas nuances clínicas podem ser perdidas na extração
  • Contexto temporal: Relações temporais entre eventos podem não ser preservadas
  • Gravidade: Níveis de gravidade ou severidade podem não ser capturados
  • Evolução: Mudanças ao longo do tempo podem não ser rastreadas

Considerações Éticas​

1. Privacidade e Confidencialidade​

  • Dados anonimizados: IDs são anonimizados, mas mantenha confidencialidade
  • Uso responsável: Use dados apenas para fins de pesquisa aprovados
  • Compartilhamento: Não compartilhe dados sem autorização adequada
  • Armazenamento: Mantenha dados em ambientes seguros

2. Uso Responsável​

Verificação de Anonimização:

  • Sempre verifique se os dados estão adequadamente anonimizados antes de análises
  • Valide que os IDs de pacientes seguem o padrão de anonimização esperado
  • Mantenha logs de acesso e uso dos dados para auditoria

3. Transparência​

  • Documente limitações: Sempre documente as limitações dos dados
  • Metodologia: Descreva claramente a metodologia utilizada
  • Resultados: Apresente resultados com contexto adequado
  • Revisão: Submeta análises para revisão por pares quando apropriado

Limitações Técnicas​

1. Processamento de Linguagem Natural​

Desafios do PLN​

  • Ambiguidade: Termos médicos podem ter múltiplos significados
  • Contexto: Significado pode depender do contexto clínico
  • Linguagem natural: Variações na forma de expressar conceitos
  • Terminologia: Diferentes sistemas de codificação médica

Exemplo de Ambiguidade​

Termos Ambíguos:

  • Termos como "pressão" podem referir-se a pressão arterial, pressão intracraniana, ou outros contextos
  • A mesma entidade pode ser classificada em diferentes categorias dependendo do contexto
  • É importante revisar manualmente amostras de dados para identificar possíveis ambiguidades

2. Estrutura dos Dados​

Limitações de Formato​

  • CSV: Perda de estrutura hierárquica original dos dados
  • JSONL: Maior complexidade para análises simples e estatísticas básicas
  • Campos vazios: Nem todos os campos são preenchidos para todas as entidades
  • Completude: A disponibilidade de informações varia por tipo de entidade

Características dos Campos​

Características dos Dados:

  • Nem todos os campos são preenchidos para todas as entidades
  • Alguns campos podem estar vazios quando a informação não está disponível
  • A estrutura dos dados é consistente, mas a completude varia por entidade

Recomendações:

  • Sempre verifique a completude dos dados antes de análises
  • Considere campos vazios como "informação não disponível"
  • Documente quais campos são essenciais para sua análise específica

3. Performance e Escalabilidade​

  • Tamanho dos arquivos: Arquivos grandes podem ser difíceis de processar
  • Memória: Análises complexas podem requerer muita memória
  • Tempo de processamento: Algumas análises podem ser computacionalmente intensivas

Recomendações​

1. Validação Clínica​

Validação de Resultados:

  • Sempre valide resultados com base em conhecimento clínico estabelecido
  • Verifique associações doença-sintoma conhecidas para detectar possíveis erros de extração
  • Consulte especialistas clínicos para validação de achados inesperados
  • Estabeleça thresholds de confiança baseados em evidências clínicas

Exemplos de Validação:

  • Verificar se pacientes com diabetes apresentam sintomas esperados (poliúria, polidipsia)
  • Validar se hipertensos têm achados clínicos associados (cefaleia, tontura)
  • Confirmar se infartos estão associados a sintomas típicos (dor precordial, sudorese)

2. Análise Exploratória​

  • Comece simples: Inicie com análises descritivas básicas
  • Explore gradualmente: Aumente complexidade gradualmente
  • Documente descobertas: Mantenha registro de insights
  • Valide hipóteses: Teste hipóteses com dados adicionais

3. Documentação​

Metadados de Análise:

  • Sempre documente o ID da análise, data e analista responsável
  • Descreva claramente o objetivo e metodologia utilizada
  • Registre a versão dos dados utilizados
  • Confirme que as limitações foram reconhecidas
  • Documente o status da validação clínica
  • Liste as ferramentas e pacotes utilizados
  • Inclua resumo dos principais achados
  • Defina próximos passos recomendados

Elementos Essenciais:

  • Identificação única da análise
  • Contexto e objetivos
  • Metodologia aplicada
  • Limitações reconhecidas
  • Resultados e interpretações
  • Recomendações futuras

4. Reprodutibilidade​

  • Versionamento: Use controle de versão para código e dados
  • Ambiente: Documente ambiente de execução
  • Seeds: Use seeds fixos para análises aleatórias
  • Dependências: Mantenha registro de versões de pacotes

Contato e Suporte​

Para dúvidas sobre limitações ou considerações:

  • Documentação Técnica: Consulte a documentação completa
  • Equipe de Desenvolvimento: Contate a equipe responsável
  • Issues: Abra uma issue no repositório do projeto
  • Suporte Clínico: Consulte especialistas para validação

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Última atualização: Setembro 2025
Versão: 1.0