| Título: | Aquisição de conhecimento aplicada à modelagem ontológica : um estudo aplicado à síndrome dos ovários policísticos |
| Outros títulos: | Knowledge acquisition applied to ontological modeling : a study applied to polycystic ovary syndrome |
| Autor(es): | Monteiro, Ana Beatriz de Sousa |
| Orientador(es): | Farinelli, Fernanda |
| Assunto: | Representação da informação Ontologia Informação em saúde |
| Data de apresentação: | 8-Abr-2025 |
| Data de publicação: | 16-Mar-2026 |
| Referência: | MONTEIRO, Ana Beatriz de Sousa. Aquisição de conhecimento aplicada à modelagem ontológica: um estudo aplicado à síndrome dos ovários policísticos. 2025. 127 f., il. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Biblioteconomia) — Universidade de Brasília, Brasília, 2025. |
| Resumo: | Este trabalho apresenta os resultados de uma pesquisa voltada à construção de uma ontologia biomédica, com foco na representação formal do conhecimento sobre a Síndrome dos Ovários Policísticos (SOP), a partir da aplicação da metodologia ReBORM. O problema que motivou a investigação foi compreender como realizar a aquisição de conhecimento para apoiar a identificação do escopo e dos requisitos necessários ao desenvolvimento de uma ontologia, especialmente em um domínio complexo e especializado como o biomédico. A pesquisa, de natureza aplicada, abordagem qualitativa e caráter exploratório, adotou técnicas variadas de aquisição de conhecimento, como revisão bibliográfica e documental, análise de diretrizes clínicas, aplicação de questionário a especialistas, busca em ontologias biomédicas via Ontobee e elaboração de artefatos conceituais como glossários, hierarquias, sentenças relacionais e mapas conceituais. A modelagem ontológica resultou na construção da OntoPCOS, ontologia modular integrada à OntONeo, cuja implementação foi realizada no editor Protégé e disponibilizada em repositório público. Como resultado, a ontologia representa com clareza os principais conceitos relacionados à SOP, como sintomas, critérios diagnósticos e tratamentos, assegurando precisão terminológica e compatibilidade com padrões ontológicos consolidados. Conclui-se que a aplicação sistemática da aquisição de conhecimento ao longo das fases da ReBORM favorece a construção de modelos ontológicos mais alinhados ao domínio, contribuindo para a organização e disseminação de informações em saúde. Recomenda-se, para trabalhos futuros, a ampliação das estratégias de validação com uso de entrevistas e técnicas como sombreamento, bem como a aplicação da ontologia em sistemas de apoio à decisão clínica, de modo a potencializar sua utilidade prática e impacto no contexto biomédico. |
| Abstract: | This study presents the results of a research focused on the development of a biomedical ontology aimed at the formal representation of knowledge about Polycystic Ovary Syndrome (PCOS), using the ReBORM methodology. The research problem was to understand how to carry out knowledge acquisition to support the identification of the scope and requirements necessary for ontology development, particularly in a complex and specialized domain such as biomedicine. This is an applied, qualitative, and exploratory study that employed various knowledge acquisition techniques, including literature and document review, analysis of clinical guidelines, a questionnaire applied to domain experts, searches in biomedical ontologies via Ontobee, and the creation of conceptual artifacts such as glossaries, hierarchies, semantic relations, and concept maps. The modeling process resulted in the development of OntoPCOS, a modular ontology integrated into the OntONeo repository, implemented using the Protégé editor and made publicly available. As a result, the ontology clearly represents key concepts related to PCOS—such as symptoms, diagnostic criteria, and treatments—ensuring terminological precision and alignment with established ontological standards. It is concluded that the systematic application of knowledge acquisition throughout the ReBORM methodology supports the development of domain-aligned ontological models, contributing to the organization and dissemination of health-related information. Future research is encouraged to enhance validation strategies through interviews and shadowing techniques, as well as to explore the use of the ontology in clinical decision support systems, in order to increase its practical utility and impact in the biomedical field. |
| Informações adicionais: | Trabalho de Conclusão de Curso (graduação) — Universidade de Brasília, Faculdade de Ciência da Informação, 2025. |
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