A representação e subsequente extração de informações a partir de laudos de exames radiológicos permitem a obtenção de um retrato da saúde da população que realiza estes exames. Embora exista um grande esforço da comunidade médica para a estruturação textual de tais laudos, em sua maioria são confeccionados sem estruturação e podem não ser necessariamente completos no seu sentido linguístico. Como consequência, a extração e representação de informações se tornam tarefas não triviais para a normalização e modelagem do conhecimento armazenado. Esta dissertação apresenta uma abordagem para a representação de informações não estruturadas de laudos a partir de mapas conceituais. Os mapas são construídos de forma interativa por especialistas. Um processo de união dos mapas é utilizado para a criação de um modelo que é usado para identificar as mesmas relações em outros laudos. O principal diferencial desta metodologia é o baixo acoplamento de recursos semânticos específicos para um domínio e sua facilidade para a definição das regras de extração. Corno resultado de implementação deste trabalho foram criados dois sistemas, um para extração de informações, denominado Miner@ e outro para a representação de informações, chamado de Analaudos. Os resultados iniciais mostraram um grau de precisão e cobertura. Com o desenvolvimento desta metodologia pretende-se facilitar a extração de informações de laudos e a criação de uma rica fonte de conhecimento para geração de estatísticas populacionais, para suporte à tomada de decisão médica e apoio na definição de políticas públicas de saúde, utilizando o enorme volume de laudos disponíveis atualmente em várias instituições públicas e privadas.

Toe representation and subsequent extraction of information from radiological reports allow you to obtain a picture of the health of the populacion that perf orms these tests. Although there is a great ef fort from the medical community for the textual structure of such reports, most are made without structuring and may not necessarily be complete in its linguistic sense. As a result, extraction and representation of information become non-trivial tasks for the normalization and modeling the stored knowledge. This paper presents an approach to the representation of unstructured information reports from conceptual maps. Toe maps are built interactively by experts. A union process of the maps is used to create a model that is use d to identify the sarne relations in other reports. The main distinguishing f eature of this method is the low coupling specific semantic features for a domain and its ease for the definition of extraction rules. As a result of implementation of this work it was created two systems, one for extraction of information, called Miner@« and another for the representation of information, called Analaudos. Initial results showed high precision and recall. With the development of this methodology is intended to facilitate the extraction of information from reports and creating a rich source of knowledge for the generation of population statistics, to support medical decision-making and support the definition of public health policies, using the huge volume of reports currently available in severl public and private institutions.