Visualização de dados estruturados e não estruturados da área da saúde

• Autor(a) principal: Santos, Douglas Brandão
• Data de Publicação: 2022
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UNESP
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/11449/216221
• topic: Banco de dados; Visualização de dados; Extração de conhecimento; Computação em nuvem; Visual Data Mining

A maior adoção de tecnologia da informação no âmbito de assistência médica em conjunto com a maior disponibilidade de dados observada nos últimos anos apresenta o desafio de utilizar técnicas de análise de dados com o intuito de proporcionar benefícios, como tomadas de decisões mais assertivas e melhorias na qualidade dos serviços prestados pela área. O processo de encontrar padrões úteis meio a grandes volumes de dados é definido como data mining e pode ser implementado por meio de diversas técnicas, dentre elas, a visualização de dados. Para que o processo de data mining seja introduzido na extração de conhecimento de forma mais efetiva, é de suma importância a inclusão do fator humano durante a exploração de dados. Dessa forma, combina-se a flexibilidade, criatividade e conhecimentos gerais do ser humano com a grande capacidade de processamento e de armazenamento proveniente dos computadores atuais. Neste cenário, as técnicas de data mining baseadas em visualização surgem com o intuito de integrar o fator humano à mineração de dados, de forma que este possa aplicar suas habilidades perceptivas ao conjunto de dados analisados. Porém, nota-se que as aplicações de visualização de dados presentes na literatura científica falham em lidar com a falta de estruturação dos dados provenientes da área da saúde, característica presente em uma parcela significativa dos dados deste domínio, além de não suportarem os requisitos de escalabilidade do mesmo. Portanto, o presente trabalho propõe uma arquitetura flexível baseada em microsserviços eficiente em lidar com as diferentes características dos dados presentes no setor da saúde. Além disso, foi desenvolvido um ambiente de visualização de dados com base na arquitetura proposta, de modo que este foi avaliado por meio de uma abordagem heurística na qual obteve avaliação positiva dos usuários e alcançou um percentual de 75,80% da pontuação máxima prevista no método de validação do sistema.