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O grande número de informa‡äes disponíveis, que estÆo em diferentes fontes de dados, exige cada vez mais processamento dos motores de busca. Recuperar informa‡äes que estÆo nessas bases de dados com a melhor precisÆo possível é um dos desafios a serem alcan‡ados dentro deste contexto. Os registros clínicos médicos contêm uma imensa gama de informa‡äes, normalmente escritas em forma de texto livre e sem um padrÆo linguístico. Os médicos nÆo escrevem os laudos com o uso de elementos de estilo, o que dificulta o processamento e a recupera‡Æo da informa‡Æo pelos sistemas computacionais. Consequentemente, obter o conhecimento a partir desses dados nÆo é uma tarefa fácil para um motor de busca. Este trabalho apresenta o desenvolvimento de um modelo, que permite recuperar o conhecimento de informa‡äes textuais em documentos médicos. Técnicas de expansÆo de pesquisas, anota‡äes semânticas, ontologias médicas e de dicionários linguísticos sÆo utilizadas. O objetivo é ampliar os resultados de pesquisas do usuário e criar uma base de conhecimento para permitir o seu reuso. O grande diferencial deste trabalho é propiciar resultados mais eficazes do que as tradicionais ferramentas de busca.

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Mestre em Ciências da Computa‡Æo e doutor em Engenharia e GestÆo do Conhecimento pela UFSC. Cursou doutorado sanduíche na Universidade de Heidelberg, na Alemanha em 2009/2010. É professor de hardware e redes de computadores do Instituto Federal Catarinense (IFC) e pesquisador em telemedicina, com ênfase nos temas DICOM, WebPACS e RIS/HIS.

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