Publicado no Encontro de Saberes 2017
Evento: XXV Seminário de Iniciação Científica
Área: CIÊNCIAS DA VIDA
Subárea: Saúde Coletiva
Órgão de Fomento: Universidade Federal de Ouro Preto
| Título |
| DATA MINING NO AUXILIO A PREVENÇÃO DE INFECÇÃO |
| Autores |
|
Matheus Pires Marques (Autor) Vinicius Lima Ferreira (Co-Autor) |
| Resumo |
| A mineração de dados é o mecanismo que cria um modelo para descoberta de padrões escondido em um emaranhado de informações. Usando esta técnica para pesquisar padrões. Atualmente, muitos pacientes acabam desenvolvendo algum tipo de infecção após um procedimento cirúrgico e muitas vezes não se sabe o motivo. Com isso, seus estados clínicos são agravados e algumas vezes levando ao óbito. Por esse motivo detectamos a necessidade de buscar padrões nesses procedimentos com o intuito de tentar diminuir estes casos no pós-operatório. A presente pesquisa tem como principal objetivo analisar uma base de dados, esta base e formada por pacientes que passaram por algum tipo de procedimento cirúrgico. As informações desta são relativas aos procedimentos realizados, condições do paciente e do hospital em que foram feitas as cirurgias. Utilizamos técnicas de mineração de dados para descobrir padrões de evolução de casos clínicos. Os dados serão processados utilizando a ferramenta WEKA à procura de padrões em casos de infecção a fim de auxiliar na tomada de decisão. Para isso usaremos a técnica de associação Este algoritimo é capaz de realizar tarefas de associação usando regras de associação usando regras de precedente e regras de atributos presente no conjunto de dados. Até presente momento foi realizada a associação dos dados, foram encontrado 300.000 resultados de associação em uma base de com 20.000 informações, sendo que 12 resultados E que mostra em que situação o óbito do paciente não ocorreria com confiança acima de 96% |
