Aplicação de metodologia de descoberta de conhecimento em dados públicos: explorando os sistemas DATASUS e ALICEWeb
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2017 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Digital Unicesumar |
Texto Completo: | http://rdu.unicesumar.edu.br/handle/123456789/1086 |
Resumo: | Dissertação de Mestrado apresentado ao PPGGCO - UNICESUMAR como pré-requisito obrigatório à obtenção do título de Mestre em Gestão do Conhecimento nas Organizações. Linha de pesquisa: Organizações. Orientador: Prof.a Dra. Iara Carnevale de Almeida. Coorientador: Prof.o Dr. Marcelo Picinin Bernuci |
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Aplicação de metodologia de descoberta de conhecimento em dados públicos: explorando os sistemas DATASUS e ALICEWebGestão do ConhecimentoDados PúblicosMineração de DadosDissertação de Mestrado apresentado ao PPGGCO - UNICESUMAR como pré-requisito obrigatório à obtenção do título de Mestre em Gestão do Conhecimento nas Organizações. Linha de pesquisa: Organizações. Orientador: Prof.a Dra. Iara Carnevale de Almeida. Coorientador: Prof.o Dr. Marcelo Picinin BernuciObserva-se que, no período de 2005 até 2014, o Brasil apresentou um déficit comercial de US$ 16,074 bilhões relativos ao comércio de fármacos. Esse explícito esforço financeiro, para promover o acesso a medicamentos pela população, pode evitar morbidades e, consequentemente, evitar internações. Apesar do Governo disponibilizar diversos dados abertos, tanto sobre importações quanto sobre saúde, não existe sistema informático que possibilite o cruzamento destas informações e, consequentemente, concluir se as importações de fármacos realmente são válidas para evitar internações. Desta forma, o presente estudo objetivou explorar este fenômeno e contribuir para a melhoria da gestão do conhecimento em saúde, aplicando o modelo Buzeti, que permite a descoberta de conhecimento em dados públicos dos sistemas DATASUS e ALICEWeb. Inicialmente foram estudadas as metodologias existentes que viabilizassem a descoberta do conhecimento, sendo então definido o modelo Buzeti. Salienta-se que foram escolhidos conceitos advindos do Knowledge Discovery in Database (KDD), que permitem a extração de padrões, associações, regras, clusters e outras formas de codificação. Na sequência foram realizadas as seguintes etapas propostas pelo modelo Buzeti: compreensão dos sistemas ALICEWeb e DATASUS e dados, preparação e modelagem dos dados referentes a importação de fármacos e internaçõe. O cruzamento desses dados gerou conhecimentos relevantes para serem avaliados por especialistas da área da saúde. Finalmente, a grande contribuição desse estudo é a compreensão do uso de uma metodologia KDD que permite a criação de novos conhecimentos a partir de dados públicos.UNIVERSIDADE CESUMARBrasilUNICESUMARALMEIDA, Iara Carnevale deBERNUCI, Marcelo PicininBUZETI, Luiz Cláudio2019-08-02T17:21:35Z2019-08-02T17:21:35Z2017-12-30info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://rdu.unicesumar.edu.br/handle/123456789/1086porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Digital Unicesumarinstname:Centro Universitário de Maringá (UNICESUMAR)instacron:UniCesumar2020-08-03T18:39:53ZRepositório InstitucionalPRI |
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