Aplicação da mineração de dados em bancos da segurança e saúde pública em acidentes de transporte. / Use of data mining in the health banks and public security in traffic accidents.
AUTOR(ES)
Noemi Dreyer Galvao
FONTE
IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia
DATA DE PUBLICAÇÃO
26/08/2009
RESUMO
Introdução: Com a evolução científica e tecnológica, grandes volumes de dados têm sido coletados e armazenados. Para investigar tais bases de dados, a informática em saúde apropria-se de metodologias como a Knowledge Discovery in Databases (KDD), ou seja, descoberta de conhecimento das bases de dados. A mineração de dados ou Data Mining, umas das etapas do KDD permite investigar os dados à procura de padrões, muitas vezes não visíveis pela simples observância. Objetivo: Identificar, por meio da aplicação da tecnologia de mineração de dados, regras sobre acidentes de transporte ocorridos no município de Cuiabá, Mato Grosso, no ano de 2006, a partir dos dados da Secretaria de Justiça Segurança Pública, do Sistema Único de Saúde municipal de Cuiabá (morbidade e mortalidade). Método: Por meio de estudo observacional, transversal, retrospectivo e exploratório das bases de dados da segurança e saúde pública do município de Cuiabá / MT, do ano de 2006, foram relacionados os três bancos pelo método probabilístico, por meio do software livre RecLink. Foram obtidos 139 pares verdadeiros de vítimas de acidentes de transporte terrestre. Neste banco relacionado, foi aplicada a tecnologia de minerar dados, por meio do algoritmo APriori, o software utilizado foi WEKA, também de domínio livre. Resultados: Uma análise preliminar na fase de pré-processamento da ferramenta WEKA mostrou que, das 139 vítimas de acidentes, 80,6% eram do sexo masculino, na faixa etária de 20- 29 anos (41,7%). O tipo de vítima que predominou foi condutor do veículo (35,3%), o meio de transporte da vítima ou tipo de veículo da vítima foi a motocicleta (33,1%). A colisão foi o principal tipo (51,8%) de acidente verificado pela análise. A maioria das vítimas teve assistência médica (87,1%), sendo o Hospital Pronto Socorro Municipal de Cuiabá (HPSMCBA) o local que mais recebeu vítimas desse conjunto de dados (36,7%); em média, cada vítima ficou hospitalizada cinco dias. Com aplicação do algoritmo APriori, foram geradas dez melhores regras, sendo que seis indicaram um conhecimento compreensível e útil para caracterização das vítimas de acidentes em Cuiabá. Conclusão: Com base nestes resultados, programas de ensino e prevenção podem ser estabelecidos e, portanto, vale considerar que tecnologia de mineração de dados como uma poderosa ferramenta na análise de dados secundários, subsidiando o processo de tomada de decisões com a extração de conhecimento útil de bases de dados provenientes dos sistemas de informações da saúde e da segurança pública.
ASSUNTO(S)
mineração informática em saúde pública saúde pública acidentes de trabalho enfermagem data mining, traffic accidents, health informatics.
