Visualização de dados estruturados e não estruturados da área da saúde
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Data
2022-01-21
Autores
Orientador
Valêncio, Carlos Roberto 
Coorientador
Pós-graduação
Curso de graduação
Ciência da Computação - IBILCE
Título da Revista
ISSN da Revista
Título de Volume
Editor
Universidade Estadual Paulista (Unesp)
Tipo
Trabalho de conclusão de curso
Direito de acesso
Acesso aberto
Resumo
Resumo (português)
A maior adoção de tecnologia da informação no âmbito de assistência médica em conjunto com a maior disponibilidade de dados observada nos últimos anos apresenta o desafio de utilizar técnicas de análise de dados com o intuito de proporcionar benefícios, como tomadas de decisões mais assertivas e melhorias na qualidade dos serviços prestados pela área. O processo de encontrar padrões úteis meio a grandes volumes de dados é definido como data mining e pode ser implementado por meio de diversas técnicas, dentre elas, a visualização de dados. Para que o processo de data mining seja introduzido na extração de conhecimento de forma mais efetiva, é de suma importância a inclusão do fator humano durante a exploração de dados. Dessa forma, combina-se a flexibilidade, criatividade e conhecimentos gerais do ser humano com a grande capacidade de processamento e de armazenamento proveniente dos computadores atuais. Neste cenário, as técnicas de data mining baseadas em visualização surgem com o intuito de integrar o fator humano à mineração de dados, de forma que este possa aplicar suas habilidades perceptivas ao conjunto de dados analisados. Porém, nota-se que as aplicações de visualização de dados presentes na literatura científica falham em lidar com a falta de estruturação dos dados provenientes da área da saúde, característica presente em uma parcela significativa dos dados deste domínio, além de não suportarem os requisitos de escalabilidade do mesmo. Portanto, o presente trabalho propõe uma arquitetura flexível baseada em microsserviços eficiente em lidar com as diferentes características dos dados presentes no setor da saúde. Além disso, foi desenvolvido um ambiente de visualização de dados com base na arquitetura proposta, de modo que este foi avaliado por meio de uma abordagem heurística na qual obteve avaliação positiva dos usuários e alcançou um percentual de 75,80% da pontuação máxima prevista no método de validação do sistema.
Resumo (inglês)
The greater adoption of information technology in the field of medical care, together with the
greater availability of data observed in recent years, presents the challenge of using data
analysis techniques in order to provide benefits, such as more assertive decision-making and
improvements in quality of services provided by the area. The process of finding useful patterns
through large volumes of data is defined as data mining and can be implemented through several
techniques, including data visualization. In order for the data mining process to be introduced
in the extraction of knowledge more effectively, it is of paramount importance to include the
human factor during data exploration. In this way, the flexibility, creativity and general
knowledge of human beings are combined with the great processing and storage capacity of
today's computers. In this scenario, visualization-based data mining techniques emerge with the
aim of integrating the human factor into data mining, so that the latter can apply their perceptual
skills to the analyzed data set. However, it is noted that the data visualization applications
present in the scientific literature fail to deal with the lack of structuring of data from the health
area, a characteristic present in a significant portion of the data in this domain, in addition to
not supporting the requirements of scalability of the same. Therefore, the present work proposes
a flexible architecture based on microservices that is efficient in dealing with the different
characteristics of the data present in the health sector. In addition, a data visualization
environment was developed based on the proposed architecture, so that it was evaluated through
a heuristic approach in which it obtained a positive evaluation from users and reached a
percentage of 75.80% of the maximum score predicted in the system validation method
Descrição
Idioma
Português