Pontos de Atenção para o Uso da Mineração de Dados da Saúde
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Data de Publicação: | 2014 |
Outros Autores: | , |
Tipo de documento: | Artigo |
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Título da fonte: | Informação & Informação |
Texto Completo: | https://ojs.uel.br/revistas/uel/index.php/informacao/article/view/16532 |
Resumo: | Introdução: A Mineração de Dados representa uma alternativa para apoiar a decisório, mas não constitui prática regular nas atividades da Saúde. Objetivo: Revisar a literatura, identificando pontos de atenção na utilização da Mineração de Dados na área da Saúde. Metodologia: Os pontos de atenção foram obtidos mediante a análise de publicações em periódicos, sistematizados em quadros de referência cruzada e foram descobertas de regras associação e respectivas exceções. Resultados: Foram identificados 14 pontos, formando um conjunto de dados dos quais obtiveram-se 345 regras gerais e respectivas exceções. Os pontos mais citados são “previsão de eventos” e “auxílio ao planejamento” e os menos citados são “apropriação de protocolo específico” e “detecção de padrões em tempo real”. Percebe-se associação entre o “auxilio ao planejamento” e a “não detecção de padrões em tempo real”. Exceção ocorre, quando o “auxilio ao planejamento” é citado juntamente com “explicações causais”, associando-se à “detecção de padrões em tempo real”. Conclusões: Os pontos de atenção indicam critérios para a adoção da Mineração de Dados na Saúde. Destaca-se “explicações causais” que, citado em 8 artigos, determina exceções nas associações entre os demais pontos, indicando que a seleção da tarefa de mineração passa pela adequação às expectativas dos usuários. |
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Pontos de Atenção para o Uso da Mineração de Dados da SaúdeMineração de Dados. Saúde. Pontos de atençãoIntrodução: A Mineração de Dados representa uma alternativa para apoiar a decisório, mas não constitui prática regular nas atividades da Saúde. Objetivo: Revisar a literatura, identificando pontos de atenção na utilização da Mineração de Dados na área da Saúde. Metodologia: Os pontos de atenção foram obtidos mediante a análise de publicações em periódicos, sistematizados em quadros de referência cruzada e foram descobertas de regras associação e respectivas exceções. Resultados: Foram identificados 14 pontos, formando um conjunto de dados dos quais obtiveram-se 345 regras gerais e respectivas exceções. Os pontos mais citados são “previsão de eventos” e “auxílio ao planejamento” e os menos citados são “apropriação de protocolo específico” e “detecção de padrões em tempo real”. Percebe-se associação entre o “auxilio ao planejamento” e a “não detecção de padrões em tempo real”. Exceção ocorre, quando o “auxilio ao planejamento” é citado juntamente com “explicações causais”, associando-se à “detecção de padrões em tempo real”. Conclusões: Os pontos de atenção indicam critérios para a adoção da Mineração de Dados na Saúde. Destaca-se “explicações causais” que, citado em 8 artigos, determina exceções nas associações entre os demais pontos, indicando que a seleção da tarefa de mineração passa pela adequação às expectativas dos usuários.Universidade Estadual de Londrina2014-02-23info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfhttps://ojs.uel.br/revistas/uel/index.php/informacao/article/view/1653210.5433/1981-8920.2014v19n1p249Informação & Informação; v. 19 n. 1 (2014); 249-2721981-8920reponame:Informação & Informaçãoinstname:Universidade Estadual de Londrina (UEL)instacron:UELporhttps://ojs.uel.br/revistas/uel/index.php/informacao/article/view/16532/14216Copyright (c) 2021 Informação & Informaçãoinfo:eu-repo/semantics/openAccessCarvalho, Deborah RibeiroEscobar, Leandro Fabian AlmeidaTsunoda, Denise2014-04-10T14:04:24Zoai:ojs.pkp.sfu.ca:article/16532Revistahttps://www.uel.br/revistas/uel/index.php/informacao/indexPUBhttps://www.uel.br/revistas/uel/index.php/informacao/oai||infoeinfo@uel.br10.5433/1981-89201981-89201414-2139opendoar:2014-04-10T14:04:24Informação & Informação - Universidade Estadual de Londrina (UEL)false |
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Introdução: A Mineração de Dados representa uma alternativa para apoiar a decisório, mas não constitui prática regular nas atividades da Saúde. Objetivo: Revisar a literatura, identificando pontos de atenção na utilização da Mineração de Dados na área da Saúde. Metodologia: Os pontos de atenção foram obtidos mediante a análise de publicações em periódicos, sistematizados em quadros de referência cruzada e foram descobertas de regras associação e respectivas exceções. Resultados: Foram identificados 14 pontos, formando um conjunto de dados dos quais obtiveram-se 345 regras gerais e respectivas exceções. Os pontos mais citados são “previsão de eventos” e “auxílio ao planejamento” e os menos citados são “apropriação de protocolo específico” e “detecção de padrões em tempo real”. Percebe-se associação entre o “auxilio ao planejamento” e a “não detecção de padrões em tempo real”. Exceção ocorre, quando o “auxilio ao planejamento” é citado juntamente com “explicações causais”, associando-se à “detecção de padrões em tempo real”. Conclusões: Os pontos de atenção indicam critérios para a adoção da Mineração de Dados na Saúde. Destaca-se “explicações causais” que, citado em 8 artigos, determina exceções nas associações entre os demais pontos, indicando que a seleção da tarefa de mineração passa pela adequação às expectativas dos usuários. |
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