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dc.creatorCardim, Luiz Henrique Anjos-
dc.date.accessioned2021-09-20T18:23:45Z-
dc.date.available2021-09-20T18:23:45Z-
dc.date.issued2021-06-29-
dc.identifier.citationCARDIM, Luiz Henrique Anjos. Rastreia saúde: um sistema de rastreamento espaço-temporal de doenças através de dados abertos não estruturados. 2021. Dissertação (Mestrado em Computação Aplicada) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Curitiba, 2021.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/26042-
dc.description.abstractAutomated disease tracking has become an increasingly important tool today. This dissertation describes the prototype of a disease tracking system for the Brazilian territory, preliminary tested at the state level, in Paraná, and at the municipal level, in Curitiba. The system is designed to generate data that allows analysis at different levels of granularity, from small municipalities to the national scale. The objective is to extract and present relevant information through unstructured data obtained from news portals. Another goal is to understand the different approaches to automated disease tracking and the advantages and limitations of each revised model. The study results shows the viability of the developed prototype and allowed the author to identify some patterns in the processed data. It also shows the possibility of applying the data tracker developed in other research segments, making only a few adaptations. At the end of the document, the author also presents some suggestions for simplifying and optimizing data extraction process.pt_BR
dc.languageengpt_BR
dc.publisherUniversidade Tecnológica Federal do Paranápt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/pt_BR
dc.subjectSistemas de informação geográficapt_BR
dc.subjectRastreamento médicopt_BR
dc.subjectVisualização da informaçãopt_BR
dc.subjectPercepção de padrõespt_BR
dc.subjectGeographic information systemspt_BR
dc.subjectMedical screeningpt_BR
dc.subjectInformation visualizationpt_BR
dc.subjectPattern perceptionpt_BR
dc.titleRastreia saúde: um sistema de rastreamento espaço-temporal de doenças através de dados abertos não estruturadospt_BR
dc.title.alternativeRastreia saúde: a spatiotemporal disease tracking system through open unstructured datapt_BR
dc.typemasterThesispt_BR
dc.description.resumoO rastreamento automatizado de doenças se tornou uma ferramenta cada vez mais importante nos dias atuais. Esta dissertação descreve o protótipo de um sistema de rastreamento de doenças para o território brasileiro, testado preliminarmente em nível estadual, no Paraná, e em nível municipal, em Curitiba. O sistema é projetado para gerar dados que possibilitem análises em diferentes níveis de granularidade, desde pequenos municípios até a escala nacional. O objetivo é extrair e apresentar informações relevantes por meio de dados não estruturados, obtidos através de portais de notícias. Outro objetivo é compreender as diferentes abordagens para o rastreamento automatizado de doenças e as vantagens e limitações de cada modelo revisado. Os resultados do estudo indicam a viabilidade do protótipo desenvolvido e permitiram ao autor identificar alguns padrões nos dados processados. Também é demonstrada a possibilidade de aplicação do data tracker desenvolvido em outros segmentos de pesquisa, através de algumas simples adaptações. Ao final do documento, o autor ainda apresenta algumas sugestões para simplificação e otimização do processo de extração de dados.pt_BR
dc.degree.localCuritibapt_BR
dc.publisher.localCuritibapt_BR
dc.creator.IDhttps://orcid.org/0000-0002-2255-3680pt_BR
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/1504515260265086pt_BR
dc.contributor.advisor1Kozievitch, Nadia Puchalski-
dc.contributor.advisor1IDhttps://orcid.org/0000-0003-2286-9623pt_BR
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/9727123750824948pt_BR
dc.contributor.referee1Fonseca, Keiko Veronica Ono-
dc.contributor.referee1IDhttps://orcid.org/ 0000-0003-4685-299Xpt_BR
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/8827013568855482pt_BR
dc.contributor.referee2Holanda, Maristela Terto de-
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/5724567591998546pt_BR
dc.contributor.referee3Kozievitch, Nadia Puchalski-
dc.contributor.referee3IDhttps://orcid.org/0000-0003-2286-9623pt_BR
dc.contributor.referee3Latteshttp://lattes.cnpq.br/9727123750824948pt_BR
dc.contributor.referee4Akbar, Monika-
dc.contributor.referee4IDhttps://orcid.org/ 0000-0002-9402-5799pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Computação Aplicadapt_BR
dc.publisher.initialsUTFPRpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOpt_BR
dc.subject.capesCiência da Computaçãopt_BR
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