OpMM - FERRAMENTA PARA EXTRAÇÃO DE CONHECIMENTO UTILIZANDO PRIMITIVAS TEMPORAIS: UM ESTUDO DE CASO EM PACIENTES INTERNADOS EM UTI

Autores

  • Karla Haryanna Moura Universidade do Estado do Rio Grande do Norte.
  • Maximilliano Araújo da Silva Lopes
  • Ana Maria Guimarães Guerreiro
  • Cicilia Raquel Maia Leite

DOI:

https://doi.org/10.18816/r-bits.v4i1.5025

Resumo

A quantidade de informações armazenadas em banco de dados está crescendo em uma velocidade maior que a capacidade computacional e humana de interpretar esses dados. Logo, à medida que o uso de sistemas de banco de dados cresce, os usuários exigem funcionalidades adicionais, com a finalidade de facilitar a implementação de aplicações de usuário mais avançadas e mais complexas. A busca por informações contidas em bancos de dados tem acontecido de forma ampla e generalizada e, mais especificamente nos banco de dados médicos, foco deste trabalho, tem sido alvo de muitas pesquisas, como: mineração de dados, segurança, ética e/ou sigilo dos dados, modelo de predição, sistemas de apoio a decisão, utilização de técnicas inteligentes, entre outros. Diante do exposto, o objetivo deste trabalho é o desenvolvimento de uma ferramenta para extração de conhecimento utilizando primitivas temporais, intitulada OpMM (Open Medical Mining), baseado nas etapas do Knowledge Discovery Database (KDD), a fim de subsidiar profissionais da área médica para auxílio ao seu diagnóstico. A ferramenta está baseada em técnicas e algoritmos de mineração de dados, através do algoritmo de árvore de decisão. O OpMM tem como princípio a transformação dos dados em informações, por meio do conhecimento dos especialistas e dos parâmetros de normalidade dos sinais vitais de pacientes. Para validação da ferramenta utilizou-se um estudo de caso em pacientes internados em UTI através do banco dados público Multiparameter Intelligent Monitoring in Intensive Clinical (MIMIC II).

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Biografia do Autor

Karla Haryanna Moura, Universidade do Estado do Rio Grande do Norte.

Mestrado em Ciência da Computação pela Universidade do Estado do Rio Grande do Norte - Universidade Federal Rural do Semi-Árido. Especialista pela Faculdade de Natal em Gerência de Projetos em Tecnologia da Informação. Graduada em Ciência da Computação pela Universidade do Estado do Rio Grande do Norte. Experiência na área de Ciência da Computação, desenvolvimento de sistemas, com ênfase em Sistemas de Informação. Atuando principalmente nos seguintes temas: Banco de Dados, Mineração de Dados, Inteligência Artificial. Atualmente Coordenadora de Tecnologia da Informação no Centro de Oncologia e Hematologia de Mossoró e Gerente de Projetos na implantação do Sistema de Gestão Hospitalar, com experiência em saúde hospitalar. Professora Universitária de Sistemas de Informação na Faculdade de Ciências e Tecnologia Mater Christi.

Maximilliano Araújo da Silva Lopes

Mestrado em Ciência da Computação pela Universidade do Estado do Rio Grande do Norte - Universidade Federal Rural do Semi-Árido. Possui graduação em Ciência da Computação pela Universidade Federal do Rio Grande do Norte (1998) e mestrado em Ciência da Computação - Uern - Ufersa pela Universidade do Estado do Rio Grande do Norte (2011). Atualmente é professor da Universidade do Estado do Rio Grande do Norte. Tem experiência na área de Ciência da Computação, atuando principalmente nos seguintes temas: engenharia de software e Controle de Concorrência em Banco de Dados.

Ana Maria Guimarães Guerreiro

Possui graduação em Engenharia Eletrica pela Universidade Federal do Rio Grande do Norte (1997), mestrado em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal do Rio Grande do Norte (1999) e doutorado em Engenharia Elétrica pela University Of Colorado at Colorado Springs (2004). Atualmente é professor adjunto III da Universidade Federal do Rio Grande do Norte. Tem experiência e formação básica em Engenharia Elétrica, atualmente com atuação e interesse nas seguintes áreas: Processamento de Sinais Biológicos, Redes Neurais Artificiais, Criptografia e Sistemas de Identificação por Rádio Frequência (RFId) e Processamento Inteligente da Informação aplicado na área Biomédica.

Cicilia Raquel Maia Leite

Pós-doutorado no Massachusetts Institute of Technology (MIT) no Laboratory of Computational Physiology, Harvard-MIT Division of Health Science and Technology. Doutorado em Engenharia Elétrica e de Computação pela Universidade Federal do Rio Grande do Norte (2011). Mestrado em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal de Campina Grande (2005). Graduação em Ciência da Computação pela Universidade do Estado do Rio Grande do Norte - UERN (2003). Desde de 2006 - Professora da UERN, Adjunto IV, no Departamento de Informática. Professora Permanente do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação -Associação Ampla UERN/UFERSA. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Engenharia de Software, Interação Homem-Máquina, Informática Médica e Tecnologias Assistivas. Representante Institucional da Sociedade Brasileira de Computação (SBC). É líder do grupo de pesquisa em Engenharia de Software. Membro Associada da IEEE Engineering e IEEE Engineering in Medicine & Biology Society.

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Publicado

04-04-2014

Como Citar

Moura, K. H., Lopes, M. A. da S., Guerreiro, A. M. G., & Leite, C. R. M. (2014). OpMM - FERRAMENTA PARA EXTRAÇÃO DE CONHECIMENTO UTILIZANDO PRIMITIVAS TEMPORAIS: UM ESTUDO DE CASO EM PACIENTES INTERNADOS EM UTI. Revista Brasileira De Inovação Tecnológica Em Saúde - ISSN:2236-1103, 4(1). https://doi.org/10.18816/r-bits.v4i1.5025

Edição

Volume 4. Número 1. 2014

Seção

Artigos Premiados