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Renata Maria Abrantes Baracho PortoMauricio Barcellos AlmeidaRenato Rocha SouzaMarcello Peixoto BaxLucelia Pinto Branquinho2019-08-11T22:21:46Z2019-08-11T22:21:46Z2015-08-31http://hdl.handle.net/1843/BUBD-A8SJWLA grande quantidade de dados acumulados nos bancos de dados informatizados das organizacoes pode esconder conhecimentos valiosos e uteis para a tomada de decisao. A mineracao de dados e uma das tecnicas adotadas para identificar estes padroes. A area da saude oferece inumeras possibilidades de aplicacoes destastecnicas devido a complexidades dos processos e o grande volume dearmazenamento de seus dados em uso pelos sistemas de informacao. Em um dominio especifico, um desafio dos processos de recuperacao da informacao e criar a relacao semantica entre os termos de um vocabulario especializado, gerando um modelo de representacao do conhecimento eficiente, atraves, por exemplo, de instrumentos como as ontologias. O objetivo deste trabalho e descrever uma proposta de uso de ontologias biomedicas de doencas e testes laboratoriais no processo de Knowledge Discovery in Database (KDD) para tornar mais efetiva a recuperacao da informacao sobre o comportamento de prescricao de testes laboratorios, no caso deste experimento,relacionados as hepatites virais. Associa-se a tecnica de organizacao deconhecimento e a de mineracao de dados contribuindo para a recuperacao da informacao e, consequentemente, para extracao do conhecimento. O modelo desenvolvido instancia uma ontologia de testes complementares das hepatites virais para generalizacao dos termos do conjunto para hierarquia de nivel mais alto na fase de pre-processamento, e posteriormente, classificar as regras deassociacao obtidas considerando a similaridade semantica entre o antecedente e consequente, ou seja, avaliar os testes complementares considerando a semelhanca entre as doencas. As ontologias de dominio sao utilizadas para representar conceitualmente os termos e introduz conhecimentos dos especialistas permitindo poda e classificacao dos padroes filtrando itens mais interessantes.Apos a validacao do modelo, foi criado um banco de dados com os pedidos de janeiro ate marco de 2015 que continham algum teste complementar diretamente relacionado ao diagnostico de hepatites virais. Os registros a serem minerados foram generalizados por uma aplicacao desenvolvida em Java com framework Jena e posteriormente, as regras de associacao obtidas foram classificadas utilizando omodelo calculo de similaridade de Tversky. Os resultados obtidos nos experimentos mostraram que com a generalizacao dos atributos, consolidacao de testes complementares relacionados, e, posteriormente, classificacao das regras, avaliando as caracteristicas relacionadas a doenca, seus sintomas e o local onde predominante atacam, utilizando ontologia e possivel reduzir o numero de padroes gerados e, portanto, recuperar informacoes mais relevantespara a tomada de decisao. A analise dos resultados obtidos possibilita aos gestores direcionar de forma mais efetiva acoes de divulgacao dos ciclos de venda de marketing e abordagem de vendas.The great deal of data stored in databases of healthcare organizations may mask valuable and useful possibilities in decision making. The health sector offers numerous possibilities for applications of these techniques due to the complexity of the processes and the large storage volume of your data in use by information systems. In a specific domain, a challenge of the information retrieval process is to create the semantic relation between the terms of a specialized vocabulary. A wellknownalternative to identify hidden standards is the use of data-mining techniques. In order to obtain more efficiency in data-mining, ontologies have been used to Such study aims at describing a proposal for the use of biomedical ontologies diseases and laboratory tests on the process with Knowledge Discovery in Database (KDD) to make more effective information retrieval on the prescribing behavior of laboratorytests which is, in this case, related to viral hepatitis. It is associated with such knowledge organizational technique and its data mining which contributes to the information retrieval and, consequently, to the knowledge gained. The model developed shows ontology additional testing of viral hepatitis to generalize its attributes, in the pre-processing phase, and in the pos-processing phase and classify the association rules obtained considering the semantic similarity between the antecedent and consequent, assess additional testing considering whatsimilarly relates to their disorders. The domain ontologies are used to introduce its theoretical terms and introduce experts knowledge which allows its patterns control and assessment, considering the most interesting items. After model validation, a database was created with the January to March of 2015 requests, which contained some additional testing directly related to the diagnosis of viral hepatitis. The records to be mined were widespread by an application developed in Java within Jena framework and subsequently the association rules obtained wereclassified using the Tversky similarity calculation model. The results showed that with the generalization of attributes, the consolidation of related additional tests, and subsequently the classification of rules, evaluating the features related to the disease, its symptoms and where they prevailingly attack using ontology is possible to reduce the number of generated patterns and therefore recover more relevant information in decision making. The analysis of the results allows managers to target more effectively their marketing sales cycles and sales approach.Universidade Federal de Minas GeraisUFMGCiência da InformaçãoOntologias (Recuperação da informação)Mineração de dados (Computação)Medicina DiagnósticoOntologiaRegras de associacaoMedicina DiagnosticaKDDModelo para suporte à descoberta de conhecimento em base dedados (KDD): aplicação em estratégias de venda no mercado de medicina diagnósticainfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UFMGinstname:Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)instacron:UFMGORIGINALdissertacao_lucelia_pinto_branquinho.pdfapplication/pdf5995180https://repositorio.ufmg.br/bitstream/1843/BUBD-A8SJWL/1/dissertacao_lucelia_pinto_branquinho.pdf0931bb52deb4933fc64f8389fddc206bMD51TEXTdissertacao_lucelia_pinto_branquinho.pdf.txtdissertacao_lucelia_pinto_branquinho.pdf.txtExtracted texttext/plain176090https://repositorio.ufmg.br/bitstream/1843/BUBD-A8SJWL/2/dissertacao_lucelia_pinto_branquinho.pdf.txte16ab955acb4a6d0e6ff522a302930a2MD521843/BUBD-A8SJWL2022-05-27 16:17:02.858oai:repositorio.ufmg.br:1843/BUBD-A8SJWLRepositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufmg.br/oaiopendoar:2022-05-27T19:17:02Repositório Institucional da UFMG - Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)false
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