Desenvolvimento de Ferramenta de Análise e Mineração de Dados de Suicídio do DATASUS

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Stemmer, Luis Henrique Goulart
Data de Publicação: 2023
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFSC
Texto Completo: https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/248705
Resumo: TCC (graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Ciências da Computação.
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spelling Desenvolvimento de Ferramenta de Análise e Mineração de Dados de Suicídio do DATASUSSuicídioAnálise de DadosMineração de DadosAprendizado de MáquinaClusteringData AnalysisData MiningMachine LearningTCC (graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Ciências da Computação.O suicídio é a causa de mais de 700 mil mortes por ano ao redor do mundo. A prevenção do suicídio é um tema bastante complexo em razão da grande quantidade de fatores difíceis de definir e mensurar, com graus de correlação incertos e inconsistentes, desde comportamento e sociabilidade de um indivíduo, relações interpessoais em ambiente familiar, escolar e de trabalho, à infraestrutura hospitalar e indicadores demográficos e socioeconômicos do local onde vive. Técnicas de Inteligência Artificial, acompanhadas de bancos de dados bem estruturados e preparados, têm se mostrado úteis em múltiplas áreas de conhecimento – especialmente na medicina. A grande capacidade de processamento que fornecem, além de viabilizar novas análises, pode auxiliar profissionais da saúde a obter diagnósticos mais eficazes e precisos, possibilitando que tratamentos corretos sejam iniciados em tempo hábil. Este projeto tem como objetivo principal o desenvolvimento de uma ferramenta que, através de uma interface gráfica intuitiva, facilite o processo de análise e mineração de dados de suicídio no Brasil, disponibilizados pelo SUS. A ferramenta realiza a coleta e o pré-processamento dos dados, oferece uma variedade de funcionalidades para cálculo de estatísticas descritivas e visualização de gráficos, além de possibilitar a aplicação de algoritmos de clustering hierárquico e a avaliação da qualidade dos clusters através da métrica silhouette score. Resultados experimentais apontam que, utilizando o método complete linkage para definição de clusters, o melhor agrupamento acontece com uma distância máxima de 60 unidades entre elementos de cada cluster, que obteve um silhouette score de 0.52. Este trabalho busca contribuir com a comunidade de especialistas em saúde mental e gestores responsáveis pela criação de políticas públicas, proporcionando uma ferramenta útil para entender melhor um fenômeno tão complexo como o suicídio.Suicide is the cause of over 700 thousand deaths every year around the world. Suicide prevention is a very complex subject due to the large quantity of possible factors that are hard to define and measure, with uncertain and inconsistent correlation levels, that go from an individual’s behaviour and sociability, interpersonal relationships in family, school and work environments, to hospital infrastructure and demographic indicators in their place of residence. Artificial Intelligence techniques, allied to well structured and prepared data, have been helpful in multiple areas of knowledge – especially in medicine. The great processing capacity they provide not only enables new analysis but also assist health professionals in achieving effective and accurate diagnoses, allowing correct treatment to be initiated in time. The main objective of this project is the development of a tool that, through an intuitive graphic interface, facilitates the process of analysis and mining of suicide data in Brazil, provided by SUS. The tool performs data collection and preprocessing and offers a variety of functionalities to calculate descriptive statistics and visualize graphs, in addition to enabling the application of hierarchical clustering algorithms and the evaluation of clusters.Florianópolis, SC.Grellert, MateusUniversidade Federal de Santa Catarina.Stemmer, Luis Henrique Goulart2023-07-12T14:04:58Z2023-07-12T14:04:58Z2023-07-07info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis74 f.application/pdfhttps://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/248705Open Access.info:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UFSCinstname:Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)instacron:UFSC2023-07-12T14:04:58Zoai:repositorio.ufsc.br:123456789/248705Repositório InstitucionalPUBhttp://150.162.242.35/oai/requestopendoar:23732023-07-12T14:04:58Repositório Institucional da UFSC - Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)false
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