DATA MINING SISTEMAS DE SAÚDE. Diogo Soares Pedro Coelho Nadine Carvalho Rui Ferreira Salomé Monteiro

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1 DATA MINING SISTEMAS DE SAÚDE Diogo Soares Pedro Coelho Nadine Carvalho Rui Ferreira Salomé Monteiro

2 SUMÁRIO Conceito Técnicas Aplicações Exemplos na saúde Impacto nos utentes Vantagens e desvantagens 2

3 CONCEITO DE DATA MINING O processo de encontrar padrões e relações interessantes em grandes volumes de informação, conhecidos como data sets. É amplamente utilizado em gestão, investigação científica e segurança governamental. Estatística Inteligência Artifical Gestão de bases de dados Data sets (Clifton 2010) 3

4 TÉCNICAS DE DATA MINING Previsão Regressão Classificação Associação Profiling Clustering 4

5 TÉCNICAS DE DATA MINING Previsão Tendo por base uma determinada informação e um modelo pelo qual se guiar, esta técnica consegue deduzir um valor futuro. Regressão A regressão analisa a dependência entre as características de um conjunto de itens, e produz um modelo para prever características de itens novos. Classificação Perante uma novo item, esta técnica permite, através de um conjunto de classes pré definidas, determinar a qual das classes pertence este novo item, colocando-o no local indicado. 5

6 TÉCNICAS DE DATA MINING (CONTINUAÇÃO) Associação Esta técnica é provavelmente uma das mais conhecidas e utilizadas em data mining, ela faz uma simples correlação entre dois ou mais itens para identificar padrões. Profiling O profiling concentra-se no comportamento de uma ou várias pessoas, descrevendo-o, criando assim padrões de comportamento. Esta técnica é utilizada maioritariamente para a deteção de fraudes. Agrupamento ou Clustering Esta técnica agrupa toda a informação recebida de acordo com as suas características, e determina conjuntos de classes, de modo a agrupar toda a informação semelhante. 6

7 APLICAÇÕES Eficácia dos Tratamentos e Diagnósticos Fraude e Abuso Gestão do relacionamento com o cliente Gestão da Saúde 7

8 APLICAÇÕES Eficácia dos tratamentos e diagnósticos Comparação de resultados dos tratamentos de dois ou mais grupos de pacientes com a mesma doença, que tenham sido submetidos a diferentes tipos de medicação, com o objetivo de determinar qual o mais eficaz. Análise de imagens digitais de lesões cutâneas para diagnosticar o melanoma. Fraude e abuso Detectar prescrições ou encaminhamentos fraudulentos (ex. prescrições para pacientes que não existem). 8

9 APLICAÇÕES (CONTINUAÇÃO) Gestão do relacionamento com o cliente Encontrar preferências, padrões de utilização, e necessidades atuais e futuras dos utentes, com vista a melhorar os seus níveis de satisfação. Avaliar a probabilidade de um utente consumir um determinado produto, ou a probabilidade de um paciente cumprir com o tratamento que lhe foi prescrito. Gestão da saúde Identificar e prever situações para desenvolver respostas mais adequadas e com menor desperdício de recursos. Gestão de stocks de material farmacêutico e de enfermagem. 9

10 EXEMPLOS DA APLICAÇÃO DO DATA MINING Aplicação: Fraude e Abuso Aplicação: Eficácia dos Tratamentos e Diagnósticos Aplicação: Gestão da Saúde Aplicação: Gestão do relacionamento com o cliente Exemplo: Na elaboração automática de modelos para deteção de casos abusivos ou fraudulentos nos sistemas de saúde. Exemplos: Identificar padrões de características materno-fetais de modo a avaliar a mortalidade infantil. Identificar as consequências do consumo de determinados medicamentos Exemplo: Identificar novos e interessantes padrões nos dados referentes a infeção hospitalar e vigilância sanitária. Exemplo: Criação de um sistema de Profiling para fortalecer as relações entre médicos e pacientes, aumentando a qualidade do serviço prestado. 10

11 IMPACTO DO DATA MINING NOS TRATAMENTOS E SERVIÇOS A DISPONIBILIZAR AOS UTENTES Facilita a recolha de dados. Permite chegar a um diagnóstico antes que as doenças se manifestem. Indicar se a utilização de um medicamento pode ou não ser perigosa para o doente. Permite facilitar o diagnóstico de pacientes, o controlo de infeções e tratamento de várias doenças, ajudando os médicos a tomar decisões mais precisas, sem contornar os protocolos. 11

12 VANTAGENS E DESVANTAGENS Vantagens Desde que o software seja adequado, o computador é capaz de realizar todo o trabalho por si só, não requerendo, portanto, trabalho humano. Desvantagens É um processo bastante dispendioso. É difícil diferenciar quais das conclusões do processo são ou não relevantes. Como quaisquer conclusões retiradas partem, no fundo, de uma generalização, existirá sempre uma determinada margem de erro. 12

13 CONCLUSÃO O Data Mining é uma ferramenta de extrema qualidade. Útil na análise de grandes volumes de informações. 13

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