Análisis del uso de métodos de similitud léxica con conocimiento semántico superficial para mapear la información de enfermería en español

Uno de los problemas actuales en el dominio de la salud es reutilizar y compartir la información clínica entre profesionales, ya que ésta se encuentra escrita usando terminologías específicas. Una posible solución es usar un recurso de conocimiento común sobre el que mapear la información existente. Nuestro objetivo es comprobar si la adición de conocimiento semántico superficial puede mejorar los mapeados establecidos. Para ello experimentamos con un conjunto de etiquetas de NANDA-I y con un conjunto de descripciones de SNOMED-CT en castellano. Los resultados obtenidos en los experimentos muestran que la inclusión de conocimiento semántico superficial mejora significativamente el mapeado léxico entre los dos recursos estudiados.

In health domain, one of the current problems is the reusing and the sharing the clinical information between professionals, due to this information is written using specific terminologies. One possible solution is to use a common knowledge resource for mapping the existing information. In this paper, our aim is to analyze if the use of lexical similarity algorithms enriched with shallow semantic knowledge can improve these mappings. In order to achieve this, we experiment with a set of NANDA-I labels and a set of SNOMED-CT descriptions in Spanish. The results obtained show that the addition of shallow semantic knowledge significantly improves the lexical mapping between both studied resources.

Este artículo ha sido cofinanciado por el Ministerio de Ciencia e Innovación (proyecto TIN2009-13391-C04-01), y la Conselleria d'Educació de la Generalitat Valenciana (proyectos PROMETEO/2009/119, ACOMP/2010/286 y ACOMP/2011/001).