Estudo da base de dados abertos E-Saúde da prefeitura de Curitiba usando técnicas de mineração de dados

• Ano de defesa: 2018
• Autor(a) principal: Santos, William Hamilton dos
• Orientador(a): Sato, Gilson Yukio
• Banca de defesa: Carvalho, Deborah Ribeiro , Sato, Gilson Yukio , Stasiu, Raquel Kolitski
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Tecnológica Federal do Paraná; Curitiba
• Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Engenharia Biomédica
• País: Brasil
• Palavras-chave em Português: Mineração de dados (Computação); Banco de dados - Curitiba (PR); Sistemas de recuperação da informação - Saúde pública; Medicina - Curitiba (PR) - Processamento de dados; Engenharia biomédica; Data mining; Data bases - Curitiba (Brazil); Information storage and retrieval systems - Public health; Medicine - Curitiba (Brazil) - Data processing; Biomedical engineering
• Área do conhecimento CNPq: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA BIOMEDICA
• Link de acesso: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/4651

Neste trabalho, foi estudada a possibilidade de explorar a base de dados pública do sistema de saúde da cidade de Curitiba, o E-Saúde usando mineração de dados, No E-Saúde são encontrados dados relativos aos atendimentos médicos realizados nos pacientes. Foram aplicadas técnicas de mineração de dados, dentro de um Processo de Descoberta de Conhecimento, nas instâncias da base de dados ESaúde, para estudar a possibilidade de identificar padrões e correlações na forma de regras textuais capazes de servir de suporte aos gestores das Unidades de Saúde do sistema de Saúde da cidade de Curitiba. O Processo de Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados, ou Knowledge Discovery in Databases (KDD), foi aplicado ao E-Saúde. Contudo, em função das características dessa base de dados foi necessário adaptar as fases do KDD. Os arquivos constituintes do ESaúde, disponibilizados no Portal de Dados abertos de Curitiba, foram importados para um banco de Dados MySQL, no qual passaram por um processo de limpeza, transformação, seleção e validação dos dados. Para a fase da mineração dos aplicada a tarefa de classificação, com uso de dois algoritmos: um indutor de Árvore de Decisão e outro baseado em Regras. Os algoritmos foram aplicados em todas as instâncias referentes aos primeiro trimestre do ano de 2017 em dois Distritos Sanitários da cidade. Nos experimentos foi utilizado o Weka, software de uso livre, que contém uma coleção de algoritmos já prontos para uso. Foram aplicados os classificadores J48 e JRip no atributo (da base de dados) Solicitação de Exames. Este atributo é um dos que definem melhor a resolutividade de uma consulta. A resolutividade está relacionada com o fato do paciente, ter tido (ou não) seu caso resolvido. Os modelos obtidos podem ser considerados válidos, pois as acurácias ficaram em torno de 74%, indicando a aplicabilidade do processo de mineração dos dados na E-Saúde. Os resultados indicam que a E-Saúde pode ser explorada para obtenção de conhecimento potencialmente útil para a tomada de decisão de um gestor de uma Unidade Básica de Saúde.