Descoberta de padrões de comportamento das Hepatites Virais aplicando Datamining

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1 Descoberta de padrões de comportamento das Hepatites Virais aplicando Datamining C. M. Trindade 1,2,D. Domanski S. 1,C. M. C. Moro 1,M. G. Aldenucci 2,J. C. Nievola 1,S. J. Moysés 1 1 PPGTS Mestrado em Tecnologia em Saúde PUCPR, Curitiba, Brasil 2 Secretaria de Estado da Saúde do Paraná (SESAPR), Curitiba, Brasil Resumo No Brasil, os dados coletados pelos Sistemas de Informação relacionados a Saúde Pública são subutilizados, devido principalmente ao seu grande volume e sua complexidade. Neste trabalho foi aplicada a técnica de Descoberta de Conhecimento em Base de Dados (Knowledge Discovery in Databases) na base do Sistema de Informações de Agravos de Notificação (SINAN), com o objetivo de traçar o perfil epidemiológico das hepatites virais. Foram utilizados os dados referentes ao município de Curitiba no ano de 2003, a partir dos quais foi possível comparar as informações obtidas com o conhecimento disponível na literatura especializada. Obteve-se a representação do perfil epidemiológico das hepatites virais de forma clara, simples e objetiva através de uma árvore de decisão e regras de classificação. Descritores: Hepatite Viral; Descoberta de Conhecimento em Base de Dados; Mineração de Dados,C4.5 Abstract In Brazil, data collected by the Information Systems for Public Health are underused due to its bulk and complexity. In this work the Knowledge Discovery in Databases (KDD) technique has been used onto the National Information System of Diseases of Notification (SINAN), with the objective of drawing the epidemiological profile of the viral hepatitis. The data were used regarding the city of Curitiba, through the year 2003, allowing to compare the information obtained with the knowledge available in the specialized literature. The epidemiological profile obtained was represented by a decision tree and classifications rules. Key-words: Viral Hepatitis, Knowledge Discovery in Databases; Data Mining Introdução O Ministério da Saúde do Brasil (MS) adota e recomenda o uso de diversos sistemas informatizados para auxiliar a Vigilância Epidemiológica (VE) na construção do perfil da morbimortalidade do país. A partir dos dados coletados, são realizadas análises para definição das ações epidemiológicas que devem ser executadas [1]. Estas ações são, normalmente, definidas por formuladores de políticas e tomadores de decisão, muitas vezes apoiados por epidemiologistas e especialistas em saúde pública que estudam o processo saúde-doença, analisando a sua freqüência e seus fatores determinantes com o objetivo de promover a saúde e reduzir ou controlar a ocorrência de doenças [2]. Em 1975, a lei nº 6259 instituiu o Sistema Nacional de Vigilância Epidemiológica, o qual estabeleceu normas relativas a obrigatoriedade da notificação compulsória de algumas doenças e agravos. Para a coleta e transferência destes dados, desde 1994, o Sistema Nacional de Informações e Agravos de Notificação (SINAN) vem sendo utilizado oficialmente nas três esferas de governo - federal, estadual e municipal.[3]. Segundo a Organização Mundial de Saúde (OMS), atualmente uma das doenças mais importantes do mundo é a Hepatite C [4], que se enquadra na classificação das hepatites virais, as quais são de notificação obrigatória e acompanhadas por meio do SINAN. Contudo, o aumento no volume de dados em sistemas como o SINAN causa grandes dificuldades na extração de informação útil para suporte à decisão. Ainda mais grave, muitas vezes tais sistemas apresentam inconsistências que tornam análises e decisões posteriores fortemente sujeitas a vieses interpretativos. A análise de dados tradicional (manual) tornou-se inadequada, e métodos para análise através de computador são indispensáveis. Para satisfazer esta necessidade, a informática em saúde pode usar tecnologias robustas, desenvolvidas no campo interdisciplinar de KDD, englobando ferramentas de reconhecimento de padrões, aprendizado de máquina, e visualização para suporte às análises de dados e de descoberta de regularidades que estão codificadas dentro dos dados [5]. Este trabalho tem como objetivo identificar, a partir de um grande número de variáveis constantes do SINAN, algumas que sejam operacionalmente manejáveis e que sirvam potencialmente como atributos marcadores para

2 a classificação e compreensão da estrutura etiológica das hepatites virais. Neste sentido, busca-se evidenciar, paralelamente, a qualidade e consistência dos dados registrados na base de dados. Busca, também, traçar o perfil epidemiológico do agravo, ou seja, estabelecer o comportamento das hepatites virais, segundo pessoa, tempo e lugar, oferecendo suporte às decisões relativas ao enfrentamento das mesmas, no que se refere ao planejamento de medidas de prevenção, controle e assistência nos vários níveis do Sistema Único de Saúde (SUS), bem como, possibilitar a avaliação da efetividade e eficiência das estratégias adotadas. Tratando-se de um exercício exploratório, elegeu-se para este trabalho a população de Curitiba, utilizando-se dados do ano de 2003, e com base nos atributos de idade, vacinação contra hepatite B, forma clínica, evolução e diagnóstico da doença. O trabalho seguirá o processo de KDD, tendo em vista que a utilização de técnicas estatísticas e consultas SQL (Structured Query Language) não são suficientes para a identificação de novos padrões nestas doenças. O processo de KDD é dividido em 6 etapas: (i) estudo do problema; (ii) seleção dos dados a serem utilizados; (iii) pré-processamento dos dados escolhidos; (iv) transformação dos dados; (v) mineração de dados; e (vi) interpretação/avaliação dos resultados. Na etapa de estudo do problema busca-se compreender o domínio de aplicação da ferramenta e estabelecem-se os objetivos do trabalho[6]. Na seleção dos dados são determinados quais dados serão usados e é feito um estudo para determinar a confiabilidade dos mesmos. No pré-processamento dos dados é realizada a limpeza da base, bem como uma seleção dos atributos a serem utilizados [8],[9]. Esta é a etapa que normalmente toma maior parte do tempo no processo como um todo (de 60% a 80% do total) [7]. Na etapa de transformação dos dados, estes sofrem transformações a fim de adequá-los ao seu uso pelas técnicas de mineração de dados. Na etapa de mineração de dados aplicam-se os algoritmos de descoberta de padrões, cujas tarefas podem ser de classificação, associação ou agrupamento. A tarefa de classificação consiste na descoberta do relacionamento subjacente entre os atributos de entrada e o atributo meta. A tarefa de associação busca determinar quais atributos estão interligados e na tarefa de agrupamento os dados são particionados em subconjuntos, onde dados atribuídos ao mesmo conjunto têm características similares. Na fase de interpretação/avaliação dos resultados analisa-se o resultado obtido na etapa anterior a fim de torná-lo útil [10],[11] [12] [13]. Uma das técnicas mais usadas para a tarefa de classificação consiste na construção de uma árvore de decisão. Para a construção da mesma seleciona-se inicialmente um atributo como nó raiz. Em seguida cria-se um ramo para cada valor possível que o atributo pode assumir e repete-se este processo iterativamente.[10]. Para a mineração de dados foi utilizado o algoritmo C4.5, o qual foi proposto por Quinlan. Este algoritmo gera uma árvore de decisão e / ou regras de decisão, através da escolha dos atributos que compõe os nós da árvore, baseada em entropia [11]. Neste trabalho foram realizadas as seis etapas do processo de KDD, descritos a seguir. Metodologia Definição de metas: inicialmente, foram levantadas algumas necessidades da Secretaria de Estado da Saúde do Paraná, junto à coordenação do Plano Estadual de Prevenção e Controle das Hepatites Virais. Uma das solicitações desta coordenação foi analisar as relações entre a classificação etiológica das hepatites virais com: idade, vacinação contra hepatite B, forma clínica, evolução e diagnóstico da doença. Seleção dos dados: Para a extração dos dados do SINAN, foi efetuada a exportação da base de dados para o formato DBF(Data Base File), utilizando o módulo utilitários do próprio SINAN. Após a geração deste arquivo, foi criado um banco de dados no MS Access, onde foi feita a importação do arquivo DBF, resultando em uma tabela que possuía 126 campos (atributos), com aproximadamente casos armazenados, concatenando os dados dos 399 municípios do Estado, desde de 1996 até Visando facilitar a análise dos resultados obtidos foram selecionados os dados relevantes, através de consultas SQL, permanecendo na tabela apenas os dados referentes ao município de Curitiba no ano de 2003 (442 registros e 6 atributos). Pré-processamento: seguindo as recomendações da especialista em hepatites virais, foram selecionados apenas os seis atributos que mais influenciariam, segundo sua experiência profissional, na geração das informações solicitadas para este momento, sendo que os outros 120 atributos foram retirados da tabela. Visando o conhecimento de todo o banco de dados foi efetuada uma estatística na tabela para identificação do padrão de preenchimento dos campos. Transformação: neste processo foram substituídos os códigos por suas descrições textuais. Os valores nulos foram completados com a descrição não informado.

3 Mineração de dados: o programa utilizado para mineração de dados foi o C4.5 Decision Tree Generator, o qual trabalha com dois arquivos:.data onde encontram-se os registros que serão utilizados na geração das regras e árvore de decisão; o.names onde são definidos os nomes e os valores possíveis para todos os atributos inclusive para o atributo meta. Para a geração do arquivo.data, foi exportada para formato texto a tabela gerada no MS Access, separando os dados por ponto e virgula, lembrando apenas que o último atributo posicionado na tabela é o atributo meta (neste caso a classificação etiológica, pois o objetivo é saber o comportamento dos outros atributos no banco em relação a este). Neste arquivo texto os ; foram substituídos por, e foram retirados os nomes dos campos que estavam na primeira linha, pois é este o formato utilizado pelo software. Na figura 1 um trecho deste arquivo pode ser observado. Hepatite Crônica, Hepatite Crônica, Confirmação Clinico Labo Portador Assintomático, Portador Crônico, Confirmação Clinic Portador Assintomático, Portador Crônico, Confirmação Clínic Hepatite Aguda, Cura, Confirmação Clinico Laboratorial, Viru tite Aguda, Cura, Confirmação Clinico Laboratorial, Vírus A, tite Crônica, Portador Crônico, Confirmação Clinico Laborato te Aguda, Cura, Confirmação Clinico Laboratorial, Virus A, te Aguda, Cura, Confirmação Clinico Laboratorial, Virus A, Portador Assintomático, cura, Confirmação Laboratorial, Viru tite Aguda, Cura, Confirmação Clinico Laboratorial, Virus A Portador Assintomático, cura, Confirmação Clinico Laboratori tite Aguda, Cura, Confirmação Clinico Laboratorial, Virus A tite Crônica, Cura, Confirmação Laboratorial, Virus B, tite Aguda, Cura, Confirmação Clinico Laboratorial, Virus A Hepatite Crônica, Hepatite Crônica, Confirmação Laboratorial Figura 1 - Trecho do arquivo ihepatit.data Ignorado, Não Informado, Outras Hepatites Virais, Virus A, NU_IDADE: continuous HEPATITB: Completa, Ignorado, Incompleta, Não Informado, Não FORMA: Hepatite Aguda, Hepatite Crônica, Hepatite Fulminate EVOLUCAO: Cura, Hepatite Crônica, Ignorado, Não Informado, Ó DIAGNOST: Confirmação Clinico Epidemiologico, Confirmação Figura 2 Trecho do arquivo hepatit.names Na geração do arquivo.names foi criado um arquivo texto e na primeira linha foram informados os valores possíveis para o atributo meta, isto é, os valores possíveis para a classificação etiológica separando-os por virgula. A seguir foram informados os nomes dos outros atributos da tabela, na seqüência em que os mesmos encontravam-se no arquivo.data, listando após dois pontos os seus valores possíveis conforme mostrado na Figura 2. Após a criação deste dois arquivos foi executado o C4.5. Resultados Os resultados obtidos foram a árvore de decisão e as regras de classificação. Na árvore de decisão o atributo mais relevante para definir a Classificação Etiológica foi a Forma Clinica, ficando como nó principal da árvore. A forma clinica dividiu-se em Hepatite Crônica, Hepatite Aguda, Hepatite Fulminante, Infecção Assintomática, Não Informado, Hepatite Aguda e ignorado. A forma hepatite crônica mostrou-se como tendência à classificação etiológica vírus C, a hepatite fulminante como vírus A, a forma como infecção assintomática tende para classificação como ignorado, forma não informado para classificação também não informado. A forma hepatite aguda dividiu-se conforme a idade dos pacientes, maiores de 23 anos tendem para o vírus B, pacientes com idade menor ou igual a 23 anos, para a definição da classificação foi observado também a evolução da doença: no caso de cura, não informado, óbito e portador crônico a tendência é o vírus A, quando evolui para a hepatite crônica ou foi informado como ignorado a tendência é o vírus B. Quando a forma de hepatite foi indicada como ignorado observou-se que normalmente não foi definida a classificação etiológica e o atributo mais relevante para estes casos seria a evolução. No caso de portador assintomático observou-se que o atributo mais relevante foi à imunização contra hepatite B, de forma que nos casos com vacinação completa a tendência foi o vírus B. Nos casos onde a vacinação foi preenchida como ignorado, incompleta ou não informado a tendência foi o vírus C. Para os pacientes não vacinados contra a hepatite B foi observado o diagnóstico para: Confirmação Clinica Epidemiológica, Confirmação Clinica Laboratorial, Descartado, Inconclusivo ou não informado a tendência foi o Virus B. Apenas para o diagnóstico Confirmação Laboratorial e paciente na faixa etária de 28 a 36 anos a tendência foi o Vírus C, nos outros casos novamente o Vírus B, conforme ilustrado na Figura 3. As regras de classificação foram divididas em 17 regras, conforme a Tabela 1. A Regra1 verifica se a evolução é cura e a forma clinica é a hepatite aguda para sugerir como classificação etiológica o vírus A, na Regra2 é observado se a evolução é a hepatite crônica e a forma clinica é a hepatite aguda e a idade do paciente é igual ou menor que 23 anos para sugerir a classificação como vírus B, as demais regras podem ser interpretadas da mesma maneira como foi descrito para as regras 1 e 2.

4 Figura 3 Árvore de decisão. Tabela 1 - Regras de classificação. Regra 1: SE EVOLUCAO = Cura E FORMA = Hepatite Aguda ENTAO Classe = Vírus A Regra 4: SE NU_IDADE > 23 E FORMA = Hepatite Aguda Regra 7: SE NU_IDADE <=41 E HEPATITB = Ignorado Regra 10: SE NU_IDADE <=28 E HEPATITB = Não Vacinado Regra 13: SE FORMA = Não Informado ENTAO Classe = Não Informado Regra 16: SE NU_IDADE > 27 E NU_IDADE <= 36 E HEPATITB = Não Vacinado E FORMA = Portador Assintomático E EVOLUCAO = Portador Crônico E DIAGNOST = Confirmação Laboratorial Regra 2: S E FORMA = Hepatite Aguda E NU_IDADE <= 23 Regra 5: S E EVOLUCAO = Cura Regra 8: SE NU_IDADE > 41 E HEPATITB = Ignorado Regra 11: SE NU_IDADE > 28 E HEPATITB = Não Vacinado Regra 14: SE FORMA = Ignorado E EVOLUCAO = Cura ENTAO Classe = Não Informado Regra 17: SE DIAGNOST = Confirmação Laboratorial E EVOLUCAO = Portador Crônico E NU_IDADE <= 37 Regra 3: SE EVOLUCAO = Ignorado E FORMA = Hepatite Aguda E NU_IDADE <= 23 ENTAO Classe = Virus B Regra 6: SE HEPATITB = Completa Regra 9: SE HEPATITB = Incompleta E FORMA = HepatiteCrônica Regra 12: SE FORMA = Ignorado E EVOLUCAO = Ignorado ENTAO Classe = Ignorado Regra 15: SE HEPATITB = Ignorado E FORMA = Portado Assintomático E EVOLUCAO = Portador Crônico E DIAGNOST = Confirmação Laboratorial Análise dos Resultados As hepatites virais vêm sendo estudadas ao longo do tempo, o que proporciona um acúmulo de conhecimento técnico-científico com o qual podemos comparar os achados no banco de dados trabalhado. Através da aplicação do algoritmo C4.5 no banco de dados de Curitiba, na busca de padrões que gerem regras de classificação para as etiologias estudadas, verificando sua consistência, encontramos padrões muito informativos. Por exemplo, na árvore de decisão gerada (Figura 3), apresentam-se as seguintes situações : (a) Na hepatite aguda em indivíduos com mais de 23 anos, a tendência observada é que o vírus B seja dominante, enquanto que nos menores de 23 anos, quando a evolução é a cura, predomina a hepatite A, o que é similar ao encontrado na literatura; (b) No registro da forma portador assintomático, não vacinado, com confirmação laboratorial e idade igual ou menor que 27 anos, encontramos a tendência de vírus B, enquanto na idade maior que 27 anos foi o vírus C. (c) Na forma hepatite crônica, o fator etiológico que aparece como mais representativo é o vírus C; (d) Na infecção assintomática encontramos alguns casos com etiologia ignorada, o que certamente vem a ser um erro de preenchimento, uma vez que o diagnóstico de infecção assintomática é feito através de prova imunológica específica, como por exemplo, IgG para hepatite A;

5 (e) Pode-se observar que, em alguns casos, foi identificada a forma da doença como aguda, para os vírus A e B, onde a evolução não foi informada ou foi preenchida como ignorada, o que fornece exemplos de investigações com conclusões inadequadas. O prejuízo torna-se ainda maior em relação ao vírus B, pois esse, apresenta maior possibilidade de evoluir para a cronicidade; (f) Em alguns casos a forma foi identificada como ignorada, a evolução como cura e sem etiologia informada, indicando comprometimento da qualidade do preenchimento; (g) Quando a forma clínica registrada é portador assintomático, foram encontrados alguns casos de vírus B com vacinação completa, presumindo-se que seja um erro de registro, visto que não é uma indicação usual a vacinação para portadores. Por outro lado, para alguns casos de portador tipo C, que deveria estar vacinado contra hepatite B, foram encontrados registros com vacinação ignorada; (h) Na forma portador assintomático foram encontrados casos com diagnóstico clínicolaboratorial, o que possivelmente indica erro de preenchimento uma vez que o portador assintomático não apresenta sinais e sintomas e o diagnóstico é exclusivamente laboratorial. Os resultados concernentes às regras de classificação (tabela 1), geraram, em algumas situações, informações óbvias, como era de se esperar. Tal fato decorre, primeiro, do relacionamento lógico de alguns atributos, e segundo, da hipótese de que o sistema de informações utilizado, embora com algumas inconsistências detectadas, e já relatadas, também contém grande parte dos dados compatíveis com o conhecimento em saúdedoença atualmente disponível e com realidade epidemiológica da população. Assim, para as regras 12, 13, 14 as informações são óbvias por conseqüência lógica de relacionamento dos atributos, ou seja, presume-se que para dados ignorados ou nãoinformados as informações geradas não tenham relevância ou valor heurístico. As regras 15 e 16 são confirmatórias da importância do diagnóstico laboratorial, já que para o portador assintomático torna-se impraticável o diagnóstico clínico. A regra 17 também é apenas confirmatória da robustez dos padrões de relacionamento, já que é presidida por um atributo de diagnóstico em que houve confirmação laboratorial. Isto serve, até mesmo, como validação metodológica de conteúdo para a ferramenta de mineração de dados utilizada. As demais regras são bastante informativas e sugerem padrões que explicitam mecanismos etiológicos já descritos na literatura especializada, ou então criam hipóteses epidemiológicas criativas, que podem elucidar a ocorrência e formas de distribuição das hepatites virais na população curitibana. Por exemplo, a regra 1 que confirma a importância do vírus A nas formas agudas que evoluem para a cura. Ou as regras 2, 3 e 5, relacionadas a populações mais jovens ( 23 anos), freqüentemente identificadas na forma de hepatite aguda, e que evoluem para cura (ou para hepatite crônica), sendo significativamente associadas ao vírus tipo B. Neste caso, também é digna de ênfase a regra 10, que chama a atenção para a importância da vacinação e as conseqüências de sua não realização para expostos suscetíveis. Muito importantes, também, as regras 6, 7, 8, 9 e 11, em que são identificadas as formas de hepatites crônicas em populações mais velhas ( 28 anos) que evoluem para hepatite crônica, com graves desfechos para a saúde da população de casos, e que estão tendencialmente associadas ao vírus tipo C. Discussão e Conclusões A utilização da ferramenta de KDD, particularmente como processo exploratório do SINAN, para os dados de 2003 de Curitiba, demonstrou ser valiosa para a geração de padrões de relacionamento da classificação e estrutura etiológica das hepatites virais e de alguns de seus aspectos epidemiológicos. Através da aplicação do KDD foi possível visualizar a distribuição e freqüência das variáveis, permitindo comparar as informações adquiridas com o conhecimento disponível na literatura. Os objetivos propostos neste trabalho puderam ser parcialmente atendidos. A metodologia utilizada mostrou-se útil na geração de informações parcimoniosas, mas suficientes para confirmar o valor explicativo de alguns atributos e sua relação com as hepatites virais estudadas. O processo gerado também foi importante por revelar inconsistências nos relacionamentos gerados, o que pode indicar erros de preenchimento na origem ou investigações com desenvolvimento ou conclusões inadequadas. Tais achados são de grande utilidade quando se busca melhorar a qualidade dos sistemas de informações, sugerindo a melhor capacitação das equipes envolvidas com a alimentação e manutenção dos dados de tais sistemas. Especial interesse também deve ser devotado para os resultados alcançados com a metodologia empregada: a árvore de decisão e as regras de classificação. Ambos apresentaram vantagens relativas à simplicidade, objetividade e depuração dos dados, que normalmente se apresentam extremamente complexos e confundidos nos sistemas de informações. Atributos como idade, vacinação contra hepatite

6 B, forma clínica, evolução e diagnóstico da doença se mostraram muito importantes e ajudaram a dar clareza na construção da classificação etiológica e do perfil epidemiológico das hepatites virais. Há, contudo, limitações a serem apontadas. Alguns padrões de relacionamento gerados são irrelevantes ou de difícil tradução. Talvez, muito disto se deva a padrões lógicos de repetição de relacionamentos óbvios, ou então pela repetição sistemática de erros de registros, ou ainda por dados ausentes. Tais obviedades ou imprecisões são apenas confirmadas em processos em que os dados são trabalhos por iteratividade e algoritmos. Merece atenção, ainda, o aspecto de que tal metodologia não permite a localização espacial dos diversos tipos de casos em um território determinado. Seria de grande valor a utilização de uma ferramenta complementar para o geo-referenciamento das informações. Também não foi possível investigar os padrões de ocorrência das hepatites virais, quando associados a quadros de co-morbidade e demais covariáveis que podem atuar como fatores de risco (renais crônicos, hemofílicos, usuários de drogas, dentre outros). Com base nestas considerações de potencialidades e limitações, conclui-se que a utilização de KDD mostrou-se útil e aplicável para o processamento da classificação etiológica e perfilização epidemiológica das hepatites virais, a partir do SINAN. Referências [1] Ministério Da Saúde, F. N. D. S., Centro Nacional De Epidemiologia. Doenças Infecciosas e Parasitárias [2] J.P. Vaughan, R. H. M. Epidemiologia para os municípios - manual para gerenciamento dos distritos sanitários [3] Datasus, M. D. S.-F. N. D. S.-C. Manual do Usuário Outubro [4] Ministério da Saúde, F. N. d. S., Saúde pactua ações para combate a Hepatites. Disponível em oes/noticias/noticias_detalhe.cfm?co_seq_not icia=9075, acessado em 06/04/2004. [5] Lavrac, N. Selected Techniques for Data Mining In Medicine. Artificial Intelligence In Medicine. Vol [6] Viana, R. Mineração de dados: Introdução e Aplicações. Rio de Janeiro: SQL Magazine, ed pg [7] Navega, S. Princípios Essenciais do Data Mining. Anais do Infoimagem 2002, Cenadem, Novembro [8] Batista, G. E. D. A. P. A. Pré-processamento de Dados em Aprendizado e Máquina Supervisonado. Tese de Doutorado, USP, São Carlos, [9] Bernardes, R. M. C4.5: Um Recurso para Geração de Árvores de Decisão. Campinas: Embrapa Informática Agropecuária, [10] David J. Hand, Statistics and Data Mining: Intersecting Disciplines, SIGKDD Explorations, ACM SIGKDD, June 1999, Vol. 1, Issue 1, pp [11] R.D. Lawrence & G.S. Almasi & V. Kotlyar & M.S. Viveros & S.S. Duri, Personalization of Supermarket Product Recommendations, Data Mining and Knowledge Discovery, 5, pp , 2001 [12] Myra Spiliopoulou & Carsten Pohle, Data Mining for Measuring and Improving the Success of Web Sites, Data Mining and Knowledge Discovery, 5, pp , [13] M. Holsheimer & A.P.J.M. Siebes, Data Mining: the search for knowledge in databases, Report CS-R9406, ISSN X, CWI, P.O. Box 94079, 1090 GB Amsterdam, The Netherlands. Contato Carla Machado da Trindade, Analista de Sistemas, Secretaria de Estado da Saúde do Paraná, Mestranda em Tecnologia em Saúde pela Pontifícia Universidade Católica do Paraná, Endereço: Magdalena Chagas Lima, 247, São Braz, Curitiba, Paraná, Celular: , ; Diogo D. de Souza, ; Claudia Mara Cabral Moro ; Marcia Gil Aldenucci ; Julio Cesar Nievola ; Samuel Jorge Moysés

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