Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/10923/1693
Type: masterThesis
Title: Gestão de métricas e indicadores de doenças em saúde bucal suportado por um ambiente de descoberta de conhecimento em banco de dados
Author(s): Blomberg, Luciano Costa
Advisor: Ruiz, Duncan Dubugras Alcoba
Publisher: Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul
Graduate Program: Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação
Issue Date: 2010
Keywords: INFORMÁTICA
BANCO DE DADOS
MINERAÇÃO DE DADOS (INFORMÁTICA)
DATA WAREHOUSE
Abstract: Embora o último levantamento epidemiológico (BRASIL, 2006) revele uma sensível melhora na condição bucal da população brasileira nas últimas duas décadas, patologias bucais ainda demandam grandes investimentos financeiros por parte do governo federal. Este trabalho tem como objetivo desenvolver e documentar uma abordagem computacional (Knowledge Discovery in Database) capaz de gerenciar grandes volumes de dados e produzir modelos mais compreensíveis para o suporte à tomada de decisão, formulação de melhores políticas de saúde bucal, bem como a viabilização de novas atividades de ensino e pesquisa na área. Para tanto, analisamos uma amostra de dados referente às fichas odontológicas de 598 pacientes de baixa renda, atendidos junto a uma unidade da PUCRS vinculada ao SUS (Sistema Único de Saúde). Como principal resultado deste trabalho, identificamos oportunidades de data mining pela extração de modelos preditivos aplicados à análise de patologias periodontais, má-oclusão e indicadores de cárie dentária.
Although the last epidemiological survey (BRAZIL, 2006) reveal a significant improvement in oral health status of the Brazilian population in the last two decades, oral diseases still require large financial investments by the federal government. This study aims to develop and document a computational approach (Knowledge Discovery in Database Process) capable of managing large volumes of data and producing more comprehensible models to support the decision making process and the formulation of improved oral health policies, as well as making new teaching and research activities in the area viable. Therefore, we analyze a sample of data concerning the dental records of 598 low-income patients, treated with one unit of PUCRS linked to the SUS (Unified Health System). The main result of this work, we identified opportunities for data mining for the extraction of predictive models applied to the analysis of periodontal diseases, malocclusion and indicators of dental caries.
URI: http://hdl.handle.net/10923/1693
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