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http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/30129| Título: | Uma abordagem de descoberta de conhecimento para o suporte à gestão municipal de saúde |
| Título(s) alternativo(s): | A cross data based approach to support municipal health management |
| Autor(es): | Petroski, Lilian de Fátima |
| Orientador(es): | Teixeira, Marcelo |
| Palavras-chave: | Mineração de dados (Computação) Banco de dados Saúde Data mining Data bases Health |
| Data do documento: | 16-Dez-2021 |
| Editor: | Universidade Tecnológica Federal do Paraná |
| Câmpus: | Dois Vizinhos |
| Citação: | PETROSKI, Lilian de Fátima. Uma abordagem de descoberta de conhecimento para o suporte à gestão municipal de saúde. 2021. Trabalho de Conclusão de Curso (Especialização em Ciência de Dados) – Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Dois Vizinhos, 2021. |
| Resumo: | As ferramentas computacionais de suporte às políticas públicas, que permitem a população e aos gestores avaliarem a eficiência e eficácia dos gastos são cada vez mais relevantes. Na área da saúde milhares de atendimentos são prestados diariamente gerando um grande volume de dados sendo necessário o auxílio de ferramentas adequadas para obter conhecimento dos dados. Um meio para extrair conhecimento dessa imensidão de dados é através do KDD que permite a identificação de novas informações úteis, válidas e compreensíveis. Na área da saúde pública o KDD pode identificar informações úteis para suporte à gestão municipal de saúde. Este trabalho analisa a base do E-saúde do perfil de atendimento médico nas unidades municipais de saúde de Curitiba através da aplicação do KDD, com a ferramenta WEKA e o algoritmo Apriori na etapa de mineração de dados, para identificar informações sobre o atendimento e perfil dos pacientes para auxiliar à gestão. Os resultados obtidos são promissores com as 34 regras encontradas na mineração, que trazem informações sobre os atendimentos, especialidades dos médicos e distribuição dos atendimentos nas unidades de acordo com a faixa etária dos pacientes. |
| Abstract: | The computational tools to support public policies, which allow the population and managers to assess the efficiency and effectiveness of expenditures, are increasingly relevant. In the healthcare area, thousands of assistances are provided daily, generating a large volume of data, requiring the help of appropriate tools to obtain knowledge of the data. One way to extract knowledge from this vast amount of data is through KDD which allows the identification of new useful, valid and understandable information. In the area of public health, the KDD can identify useful information to support municipal health management. This work analyzes the E-health base of the medical care profile in the municipal health units of Curitiba through the application of KDD, with WEKA tool and the Apriori algorithm in the data mining stage, to identify information about the care and profile of patients to assist with management. The results obtained are promising with the 34 rules found in mining, which provide information on care, specialties of doctors and distribution of care in the units according to the age group of patients. |
| URI: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/30129 |
| Aparece nas coleções: | DV - Ciência de Dados |
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