Mineração de Texto Clínico — Extração de Informação em NLP Clínico

Mineração de texto clínico é um ramo especializado de processamento de linguagem natural que extrai fatos clínicos estruturados — diagnósticos, sintomas, medicamentos, tratamentos e códigos ICD — de documentos de saúde não estruturados, como resumos de alta, notas de progresso e relatórios de radiologia. Fundamentada em modelos de NLP biomédico como BioBERT (Lee et al., 2020) e os benchmarks de tarefas compartilhadas i2b2/UTHealth (Stubbs & Uzuner, 2015), converte narrativas clínicas em texto livre em dados legíveis por máquina, adequados para suporte à decisão clínica e análise de saúde.