Resumo em Português:

Este estudo visa avaliar a utilização dos modelos escondidos de Markov (HMM) para a segmentação de nomes de pessoas e sua influência na vinculação de registros. Um modelo HMM foi aplicado à segmentação dos nomes do paciente e da mãe nas bases do Sistema de Informações sobre Mortalidade (SIM), Subsistema de Informação de Procedimentos de Alta Complexidade (APAC), e Sistema de Informação Hospitalar (AIH). Uma amostra de 200 pacientes de cada uma das bases foi segmentada via HMM e o resultado foi comparado com a realizada pelos autores. As bases APAC-SIM e APAC-AIH foram vinculadas usando-se três diferentes estratégias de segmentação dos nomes, sendo uma delas via HMM. A conformidade da segmentação via HMM variou de 90,5% a 92,5%. As estratégias de segmentação produziram resultados similares na vinculação de registros. Este estudo sugere que a segmentação de nomes brasileiros por meio do HMM não é mais eficaz no processo de vinculação que segmentações tradicionais.

Resumo em Espanhol:

Este estudio tiene como objetivo evaluar el uso de los modelos ocultos de Markov (HMM) para la segmentación de nombres y de su influencia en la vinculación de registros médicos. Los modelos HMM se aplicaron a la segmentación de los nombres del paciente y de la madre en las bases del Sistema de Información sobre Mortalidad (SIM), Subsistema de Información para los procedimientos de alta complejidad (APAC), y Sistema de Información Hospitalaria. Una muestra de 200 pacientes de cada base fue segmentada por HMM y el resultado se comparó con la obtenida por los autores. Las bases APAC-SIM y APAC-AIH se vincularon con 3 diferentes estrategias de segmentación, siendo una de ellas por HMM. La conformidad de la segmentación por HMM varió de 90,5% a 92,5%. Las estrategias dieron resultados similares en la vinculación. Este estudio sugiere que la segmentación de nombres brasileños por HMM no es más eficaz en el proceso de vinculación que la segmentación tradicional.

Resumo em Inglês:

This study aimed to evaluate the use of hidden Markov models (HMM) for the segmentation of person names and its influence on record linkage. A HMM was applied to the segmentation of patient’s and mother’s names in the databases of the Mortality Information System (SIM), Information Subsystem for High Complexity Procedures (APAC), and Hospital Information System (AIH). A sample of 200 patients from each database was segmented via HMM, and the results were compared to those from segmentation by the authors. The APAC-SIM and APAC-AIH databases were linked using three different segmentation strategies, one of which used HMM. Conformity of segmentation via HMM varied from 90.5% to 92.5%. The different segmentation strategies yielded similar results in the record linkage process. This study suggests that segmentation of Brazilian names via HMM is no more effective than traditional segmentation approaches in the linkage process.