Mineração de dados com regras de associação aplicada em dados de unidade de saúde de pronto atendimento

• Main Author: Feuser, Rodrigo Jose
• Publication Date: 2017
• Format: Bachelor thesis
• Language: por
• Source: Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT))
• Download full: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/22182
• topic: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO; Mineração de dados (Computação); Mineração de uso da Web; Banco de dados; Data mining; Web usage mining; Data bases

Este trabalho tem por objetivo aplicar as etapas do processo da descoberta do conhecimento em um prontuário eletrônico de paciente oriundo de unidade de saúde da rede pública. A descoberta de doenças correlacionadas em prontuários, pode se tornar difícil ou demorada para o profissional da área da saúde se a quantidade de dados for imensa ou quando não houver a disponibilidade de sistemas computacionais especializados. Técnicas de mineração de dados, como por exemplo regras de associações, agrupamentos ou classificações, são alternativas para obter um sistema especializado que permite interpretar os dados usando grupos de pacientes. Para isso, nós usamos um conjunto de dados extraídos de um banco de dados de um prontuário eletrônico de usuários de sistema único de saúde, contendo 43.879 pacientes e 2.296.626 atendimentos. Resultados experimentais mostram que a associação de doenças e grupos de pacientes pode auxiliar os profissionais da área da saúde e gestores na aplicação de políticas de prevenção, podendo melhorar a qualidade de vida de uma região bem como a economia no tratamento de novos casos.