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Jorge Cruanes, M. Teresa Romá Ferri, Elena Lloret Pastor 
In health domain, one of the current problems is the reusing and the sharing the clinical information between professionals, due to this information is written using speci c terminologies. One possible solution is to use a common knowledge resource for mapping the existing information. In this paper, our aim is to analyze if the use of lexical similarity algorithms enriched with shallow semantic knowledge can improve these mappings. In order to achieve this, we experiment with a set of NANDA-I labels and a set of SNOMED-CT descriptions in Spanish. The results obtained show that the addition of shallow semantic knowledge signi cantly improves the lexical mapping between both studied resources.
Uno de los problemas actuales en el dominio de la salud es reutilizar y compartir la informacion clnica entre profesionales, ya que esta se encuentra escrita usando terminologas espec cas. Una posible solucion es usar un recurso de conocimiento comun sobre el que mapear la informacion existente. Nuestro objetivo es comprobar si la adicion de conocimiento semantico super cial puede mejorar los mapeados establecidos. Para ello experimentamos con un conjunto de etiquetas de NANDA-I y con un conjunto de descripciones de SNOMED-CT en castellano. Los resultados obtenidos en los experimentos muestran que la inclusion de conocimiento semantico super cial mejora signi cativamente el mapeado lexico entre los dos recursos estudiados.
