Visualização de dados estruturados e não estruturados da área da saúde - Santos, Douglas Brandão [UNESP] (Universidade Estadual Paulista (Unesp), 2022)
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.

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
Visualization of structured and unstructured data from the health area
Keywords: Banco de dados; Visualização de dados; Extração de conhecimento; Computação em nuvem; Visual Data Mining