INTER-RELACIONAMENTO DE DADOS PRESENTES EM REPOSITÓRIOS VIRTUAIS HETEROGÊNEOS DO DOMÍNIO DA SAÚDE

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1 INTER-RELACIONAMENTO DE DADOS PRESENTES EM REPOSITÓRIOS VIRTUAIS HETEROGÊNEOS DO DOMÍNIO DA SAÚDE Fabio Teixeira 1, Gabriela D. Araujo 1, Edvane B. L. de Domenico 3, Luciano V. de Araujo 2 e Ivan T. Pisa 4 1 Programa de Pós-graduação em Gestão e Informática em Saúde, UNIFESP 2 Escola de Artes Ciências e Humanidades (EACH), USP 3 Escola Paulista de Enfermagem, UNIFESP 4 Departamento de Informática em Saúde, EPM/UNIFESP Resumo: A quantidade substancial de informação relacionada à saúde disponível na web, disponibilizada por meio de sites de publicação de conteúdo, redes sociais, blogs, bibliotecas virtuais e outros, segmentada em diversos repositórios virtuais, alimenta a criação de mecanismos que aprimorem a busca na web por temas deste domínio. O objetivo deste artigo é apresentar a iniciativa Linked Open Data como alternativa para o aprimoramento da recuperação de informação do domínio da saúde disponível na web, por meio da conexão entre repositórios virtuais heterogêneos e do inter-relacionamento de dados. Palavras-chave: Informática médica. Classificação. Resumos e Indexação como Assunto. Processamento Automatizado de Dados. Processamento de linguagem natural. Abstract: A substantial amount of health-related information available on the web, made available through websites, social networks, blogs, virtual libraries and others, segmented in several virtual repositories, feeds the creation of mechanisms that enhance web search results for themes of this domain. The aim of this paper is to present the initiative Linked Open Data as an alternative to improve the information retrieval of health domain available on the web, through the connection between heterogeneous' virtual repositories and linked data. Keywords: Medical Informatics, Classification, Abstracting and Indexing as Topic, Automatic Data Processing, Natural Language Processing. Introdução Cerca de 17 bilhões de páginas web são responsáveis pela disponibilização de informações aos usuários por meio de diversos tipos de conteúdo, como vídeos, áudios, imagens, notícias, artigos científicos e livros digitalizados 1. As redes sociais ocupam uma posição de destaque neste cenário, uma vez que ambientes como Orkut (http://www.orkut.com), Twitter (http://twitter.com), Facebook (http://www.facebook.com) e LinkedIn (http://www.linkedin.com) possuem mecanismos que permitem aos usuários estabelecer redes de relacionamento, sejam estas por afinidades profissionais, de amizade ou interesses em comum, além de permitir compartilhamento de conhecimento e opiniões sobre diversos temas. O número de usuários brasileiros presentes nas redes sociais Facebook e Twitter alcançou, respectivamente, o número de 30 e 15 milhões 2. Embora a informação disponibilizada na web esteja em expansão, diversificando e democratizando as fontes de conteúdo, os usuários deparam-se com a dificuldade em relação à busca por determinado tema, por exemplo, no domínio específico como o da área da saúde. Neste domínio, destacam-se buscas relacionados a doenças ou condições médicas, seguido por recuperação de informações sobre hospitais, profissionais em saúde e nutrição 3. Atualmente, ferramentas como o buscador Google minimizam tal dificuldade, porém pesquisas mostram a ineficiência da mesma para a recuperação de conteúdo relevante à área da saúde 4. As informações retornadas por tais ferramentas não são categorizadas, classificadas ou relacionadas com o propósito de facilitar a visualização dos dados pelos usuários, apenas são disponibilizadas obedecendo a uma única formatação que não leva em conta o 1

2 relacionamento das mesmas. A relevância dos dados é tratada de forma precária, abstendo mecanismos de processamento semântico 5 de linguagem natural, criados para domínios específicos de conhecimento. Este cenário de massificação de dados e dificuldade na recuperação de informações sugere a criação de agentes inteligentes, capazes de extrair, processar, localizar e relacionar de forma automática a informação desejada pelo usuário 6. Mediante a esta necessidade, a iniciativa Linked Open Data (LOD) 7 liderada por Tim Berners Lee, um dos idealizadores da web, visa definir conceitos e princípios técnicos que favoreçam a publicação, conexão e compartilhamento de dados presentes em diferentes fontes, estendendo o modelo de ligação de documentos atual para conexão entre dados. Este novo paradigma considera a web como um espaço global de conexão de dados entre diferentes domínios, como pessoas, empresas, livros, publicações científicas, medicamentos, comunidades online e vídeos. Este modelo trata a web como uma única base de dados global, combinando diferentes fontes e, a partir de sua integração, garantir a extração de conhecimento capaz de resolver problemas de recuperação de informação 6. Quanto maior a interconexão entre os dados, maiores serão os benefícios fornecidos para os mecanismos responsáveis pela recuperação de conteúdo. No âmbito da saúde, empresas como AstraZeneca (astrazeneca.com), Eli Lilly (lilly.com) e Jhonson & Johnson (jnj.com) atualmente apostam no modelo LOD a fim de criar fontes de informação inter-relacionadas sobre medicamentos 8. O modelo promovido por estas empresas é parte integrante de uma rede LOD global na qual empresas, instituições e governos tornam públicos os seus dados, criando conexões multidisciplinares ou específicas a um domínio 9. O nó central desta rede foi criado a partir do ambiente Wikipedia (wikipedia.org), no entanto outros nós dedicam-se ao domínio da saúde, como o DrugBank, DailyMed ou PubMed. A Figura 1 mostra o cenário atual, a previsão da maturidade e o nível de adoção do modelo LOD ao longo dos anos considerando diferentes segmentos da indústria, incluindo o da saúde, segundo pesquisa divulgada pelo Instituto Gartner (gartner.com) 10. Observa-se na figura que o modelo situa-se em um estágio inicial de maturidade e adoção, concentrando nos próximos 10 anos um aumento substancial no seu processo de desenvolvimento no âmbito das empresas. Figura 1 - Maturidade e nível de adoção do modelo Linked Open Data (Figura traduzida e adaptada) 10. A Figura 2 mostra alguns repositórios virtuais que podem ser utilizados para a recuperação de informações no domínio da saúde. Tais repositórios podem ser explorados de forma sistemática e relacionada a fim de suportar a implementação do modelo Linked Open Data. A figura possui 5 eixos principais, que serão abordados resumidamente nos parágrafos seguintes. 2

3 Figura 2 - Fontes de informações disponíveis na WEB De acordo com a pesquisa realizada por Taha 3, a recuperação de informação sobre hospitais e profissionais em saúde atinge cerca de 85% dos temas de interesse dos usuários. A disponibilização deste conteúdo por meio de mapas e recursos destinados a localização, oriundos de uma fonte confiável, faz-se necessário. Repositórios que lidam com este tipo de informação foram listados no eixo Locais. O eixo Notícias agrega informações disponibilizadas por portais de publicação de conteúdo relevantes aos usuários interessados em temas do domínio da saúde. Tais informações podem ser classificadas e categorizadas de acordo com o seu nível de relevância 11,12. Atualmente, pesquisadores concentram esforços na criação de ferramentas capazes de analisar opiniões expressas pelos usuários em mídias sociais, possibilitando a descoberta de conhecimento, por exemplo, em relação a medicamentos ou epidemias 13. Os repositórios virtuais que proveem este tipo de informação foram relacionados nos eixos Pessoas e Fóruns. O apoio à recuperação de informações realizada por vocabulários controlados tem sido objeto de estudo de diversos pesquisadores e concentra iniciativas que visam criar ontologias que reflitam um domínio de conhecimento específico, como o da saúde 14. Tais instrumentos foram destacados no eixo Conceitos. Baseado nos diferentes repositórios virtuais apresentados nos parágrafos anteriores e a possibilidade de inter-relacioná-los, este artigo apresenta as seguintes questões norteadoras: O inter-relacionamento de repositórios virtuais heterogêneos facilita a recuperação de informação no domínio da saúde? Quais repositórios virtuais heterogêneos do domínio da saúde serão candidatos à criação de conexões? Como o consumidor de informação em saúde se beneficiará dessas conexões? Reduzirá o tempo destinado às pesquisas? Informações relevantes não retornadas por ferramentas tradicionais de busca serão destacadas por meio da conexão de repositórios virtuais heterogêneos? Qual é o perfil do consumidor de informação em saúde que se beneficiará do modelo Linked Open Data proposto, profissional ou público leigo? A utilização de vocabulários controlados favorecerá a conexão entre repositórios virtuais heterogêneos por meio do relacionamento semântico entre termos? Quais estratégias serão necessárias para relacionar diferentes tipos de linguagem, por exemplo, técnica e informal? Portanto, o desafio atual enfrentado pelos profissionais de Informática em Saúde é a criação de um mecanismo de conexão entre repositórios virtuais heterogêneos, que permita 3

4 aos usuários obter a solução para um problema de recuperação de informação, por meio do inter-relacionamento de dados do domínio da saúde. A visão holística do desafio proposto utilizará elementos de diferentes fontes de dados para compor o resultado final. Este trabalho faz parte das atividades de um grupo interdisciplinar de pesquisa acadêmica (http://saude360.com.br) envolvendo professores e alunos da UNIFESP, USP, UNIP e IFSP que trata de informática para consumidor de saúde e sistemas de apoio a decisão em saúde. Métodos A criação de um mecanismo que realize o inter-relacionamento de repositórios virtuais heterogêneos é sustentada por 3 camadas: dados, aplicação e visualização, abordadas resumidamente nos parágrafos seguintes. A camada de dados define quais serão os tipos de dados inter-relacionados do domínio da saúde, cuja natureza pode ser pública e disponível na web ou provenientes de bases de dados de acesso controlado. A amplitude da informação pode abordar tópicos como bibliotecas virtuais, estabelecimentos de saúde, redes de colaboração social, medicamentos, localização geográfica e portais de notícias. A coleta de informações é baseada em processos automatizados, com apoio de serviços disponibilizados pelas fontes de dados originais ou construídos para uma coleta específica. A camada de aplicação reúne esforços para o desenvolvimento de métricas para inferência da similaridade semântica entre conteúdos oriundos de repositórios virtuais heterogêneos do domínio da saúde. Estudos publicados exploram a construção e avaliação de ferramentas para o relacionamento semântico entre repositórios 15,16. Dentre elas podemos citar a Link Discovery Framework (Silk) 16, que por meio da combinação de informação textual, temporal, geográfica e de taxonomias, cria índices e vínculos de similaridade semântica entre os dados. A ferramenta Link Discovery Framework for Metric Spaces (LIMES) 15 utiliza medidas matemáticas de distância, que aperfeiçoam a criação de vínculos semânticos entre repositórios heterogêneos com grandes volumes de dados. Ferramentas baseadas em aprendizado de máquina também contribuem para a construção de vínculos semânticos entre dados, dentre elas podemos citar a RiMOM 17, idmesh 18 e ObjectCoref 19. A camada de aplicação também contempla a construção do agente inteligente que interrelacionará informações de múltiplos repositórios virtuais heterogêneos, nos quais os formatos originais obedecem a diferentes esquemas de representação de dados. Para tanto, o modelo Resource Description Framework (RDF) 20 pode ser utilizado para tal interrelacionamento, cujos princípios se apoiam na recomendação da comunidade internacional W3C (w3c.org). O objetivo do RDF é a criação de um modelo de dados para representação de informações na web, no qual a importância semântica das relações é considerada. O modelo foi projetado para ser utilizado em uma escala global, no qual vínculos podem ser criados entre repositórios heterogêneos e grafos são utilizados para a navegação entre as conexões de dados. A camada de visualização preocupa-se com a implementação de modelos para apresentação dos dados 21, que, por meio de técnicas e ferramentas utilizam gráficos dinâmicos e interativos para a visualização de grandes volumes de dados, facilitando a recuperação da informação desejada pelos usuários. Programas de código aberto como o Protovis (mbostock.github.com/protovis/) e o D3 (d3js.org) provêem ferramentas para a criação de visualizações, baseadas em JavaScript, HyperText Markup Language (w3.org/html), Scalable Vector Graphics (w3.org/graphics/svg) e Cascading Style Sheets (w3.org/style/css). 4

5 Resultados Esperados A utilização do modelo Linked Open Data no domínio da saúde favorecerá o interrelacionamento de dados presentes na web, antes inexistente e baseado em conexões de documentos, e fortalecerá a descoberta de conhecimento para a solução de problemas de recuperação de informação. Este cenário promove a criação de métricas responsáveis pela inferência da similaridade semântica entre conteúdos oriundos de repositórios heterogêneos, a definição de estruturas para armazenamento de dados inter-relacionados e a implementação de modelos para visualização dos dados. Conclusão e Discussão O modelo Linked Open Data sugere um novo mecanismo para compartilhamento de dados e a transformação dos mesmos em informação. Este novo paradigma rompe barreiras que dificultavam a criação de um modelo semântico aplicado à reutilização e integração de dados provenientes de diferentes repositórios virtuais. No domínio da saúde sua aplicação favorecerá o inter-relacionamento de dados, podendo auxiliar o consumidor de saúde na busca e relacionamento de informações que antes estavam dispersas em diferentes bases de dados, por exemplo, localização geográfica de um hospital e a avaliação do mesmo por meio dos comentários presentes nas redes sociais, ou ainda, as últimas notícias divulgadas sobre uma determinada doença pelos portais de publicação de conteúdo, uma relação de currículos de profissionais médicos especializados nesta doença e artigos científicos relacionados. Empresas de grande porte já iniciaram projetos que estudam a adoção deste modelo, conforme mencionado na introdução deste artigo, bem como a comunidade científica concentra esforços no desenvolvimento tecnológico de ferramentas e padrões capazes de suportar a adoção do mesmo. Agradecimentos Os autores agradecem ao CNPq (Processo /2010-7), à FAPESP (Processo 2010/ ) e ao Instituto Nacional de Ciência e Tecnologia Medicina Assistida por Computação Científica (INCT-MACC), pelo apoio financeiro. Referências 1. Kunder M de. The size of the World Wide Web [Internet] [cited 2012 Feb 14];Available from: 2. Número de usuários brasileiros no Facebook cresce 298% em 2011 [Internet]. Tecnologia e Games [cited 2012 May 28];Available from: 3. Taha J, Sharit J, Czaja S. Use of and Satisfaction With Sources of Health Information Among Older Internet Users and Nonusers. The Gerontologist. 2009; 4. Chang P, Hou IC, Hsu CL, Lai HF. Are Google or Yahoo a Good Portal for Getting Quality Healthcare Web Information? Berners-Lee T, Kagal L. The Fractal Nature of the Semantic Web. AI Magazine Sep 5;29(3): Miguez Perez R, Santos Gago JM, Alonso Roris VM, Alvarez Sabucedo LM, Mikic 5

6 Fonte FA. Linked Data as a Tool in the Nutrition Domain. Nutr. Hosp Apr;27(2): Bizer C, Heath T, Berners-Lee T. Linked Data - The Story So Far. International Journal on Semantic Web and Information Systems ;5(3): Jentzsch A, Andersson B, Hassanzadeh O, Stephens S, Bizer C. Enabling Tailored Therapeutics with Linked Data. In: Proceedings of the WWW2009 workshop on Linked Data on the Web (LDOW2009). Madrid, Spain: Bizer C, Lehmann J, Kobilarov G, Auer S, Becker C, Cyganiak R, et al. DBpedia - A crystallization point for the Web of Data. Web Semantics: Science, Services and Agents on the World Wide Web Sep;7(3): Newman D. Innovation Insight: Linked Data Drives Innovation Through Information- Sharing Network Effects. Gartner Dec; 11. Teixeira F, Falcão AJ, Sousa FS, Hummel AD, da Costa TM, Mancini F, et al. Similaritybased scoring method for classification of Health Informatics content. Journal of Health Informatics. 2011;3: Mancini F, Sousa FS, Teixeira FO, Falcão AEJ, Hummel AD, da Costa TM, et al. Use of Medical Subject Headings (MeSH) in Portuguese for categorizing web-based healthcare content. J Biomed Inform [Internet] Dec 16 [cited 2011 Feb 3];Available from: 13. Paul M, Dredze M. You Are What You Tweet: Analyzing Twitter for Public Health. Artificial Intelligence. 2011;: Zeng-Treitler Q, Goryachev S, Tse T, Keselman A, Boxwala A. Estimating Consumer Familiarity with Health Terminology: A Context-Based Approach. J Am Med Inform Assoc Fevereiro;:M Ngonga Ngomo A-C, Auer S. LIMES A Time-Efficient Approach for Large-Scale Link Discovery on the Web of Data [Internet]. In: Twenty-Second International Joint Conference on Artificial Intelligence [cited 2012 Jun 4]. Available from: 16. Volz J, Bizer C, Gaedke M, Kobilarov G. Discovering and Maintaining Links on the Web of Data [Internet]. In: Proceedings of the 8th International Semantic Web Conference. Berlin, Heidelberg: Springer-Verlag; 2009 [cited 2012 Jun 4]. p Available from: 17. Li Y, Zhong Q, Li J, Tang J. Result of ontology alignment with rimom at oaei06. In: In Proceedings of the ISWC 2006 Workshop on Ontology Matching Cudré-Mauroux P, Haghani P, Jost M, Aberer K, De Meer H. idmesh: graph-based disambiguation of linked data [Internet]. In: Proceedings of the 18th international conference on World wide web. New York, NY, USA: ACM; 2009 [cited 2012 Jun 4]. p Available from: 19. Hu W, Qu Y-Z, Sun X-Z. Bootstrapping Object Coreferencing on the Semantic Web. Journal of Computer Science and Technology Jul 11;26(4): Klyne G, Carroll JJ. Resource Description Framework (RDF): Concepts and Abstract Syntax [Internet]. Resource Description Framework (RDF): Concepts and Abstract Syntax [cited 2012 May 27];Available from: 21. Viegas FB, Wattenberg M, van Ham F, Kriss J, McKeon M. ManyEyes: a Site for Visualization at Internet Scale. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics Nov;13(6): Contato Prof. Dr. Ivan Torres Pisa, Departamento de Informática em Saúde. 6

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