OpMM - FERRAMENTA PARA EXTRAÇÃO DE CONHECIMENTO UTILIZANDO PRIMITIVAS TEMPORAIS: UM ESTUDO DE CASO EM PACIENTES INTERNADOS EM UTI - Moura, Karla Haryanna; Lopes, Maximilliano Araújo da Silva; Guerreiro, Ana Maria Guimarães; Leite, Cicilia Raquel Maia (Revista Brasileira de Inovação Tecnológica em Saúde - ISSN:2236-1103, 2014)
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).