{"id":3162,"date":"2019-02-14T17:40:09","date_gmt":"2019-02-14T19:40:09","guid":{"rendered":"http:\/\/blog.fcamara.com.br\/?p=3162"},"modified":"2022-12-05T11:38:30","modified_gmt":"2022-12-05T14:38:30","slug":"coleta-e-mineracao-de-dados-na-area-da-saude","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/fcamara.com\/blog\/coleta-e-mineracao-de-dados-na-area-da-saude\/","title":{"rendered":"Coleta e Minera\u00e7\u00e3o de Dados na \u00c1rea da Sa\u00fade"},"content":{"rendered":"

A defini\u00e7\u00e3o correta do diagn\u00f3stico m\u00e9dico de um paciente e a escolha por procedimentos, processos cl\u00ednicos e op\u00e7\u00f5es terap\u00eauticas da\u00ed decorrentes s\u00e3o altamente dependentes da exist\u00eancia de informa\u00e7\u00f5es concretas, tais como seus hist\u00f3ricos de avalia\u00e7\u00e3o cl\u00ednica e resultados laboratoriais \u2013 fatores de grande influ\u00eancia para a atua\u00e7\u00e3o dos profissionais no \u00e2mbito da sa\u00fade. <\/span><\/p>\n

Tal obten\u00e7\u00e3o \u00e9, sobremaneira, uma atividade complexa uma vez que a origem e qualidade dos dados primitivos dependem n\u00e3o apenas da colabora\u00e7\u00e3o do pr\u00f3prio paciente, como tamb\u00e9m de seu mero registro e tamb\u00e9m da experi\u00eancia do pr\u00f3prio corpo cl\u00ednico envolvido.<\/span><\/p>\n

A utiliza\u00e7\u00e3o de sistemas de informa\u00e7\u00e3o voltados para a gest\u00e3o cl\u00ednica permitiu a cria\u00e7\u00e3o de t\u00e9cnicas como o KDD \u2013<\/em> <\/span>Knowledge Discovery in Database<\/span><\/i> (descoberta do conhecimento em base de dados) \u2013, que vem se mostrando extremamente eficaz no desempenho das fun\u00e7\u00f5es do gestor. <\/span><\/p>\n

O KDD \u00e9 um processo derivado do ETL <\/em><\/span>Extract Transform and Load <\/span><\/em>(Extra\u00e7\u00e3o Transforma\u00e7\u00e3o e Carga<\/span>) <\/b>\u2013, <\/span>cl\u00e1ssico, composto pela sele\u00e7\u00e3o de dados, pr\u00e9-processamento, transforma\u00e7\u00e3o e estabelecimento de padr\u00f5es \u00fateis na extra\u00e7\u00e3o do conhecimento; nele, uma grande quantidade de dados \u00e9 refinada e transformada em conhecimentos relevantes por meio da aplica\u00e7\u00e3o de uma t\u00e9cnica de minera\u00e7\u00e3o de dados, discutida a seguir.<\/span><\/p>\n

A minera\u00e7\u00e3o de dados (ou <\/span>Data Mining<\/span><\/i>) \u00e9 uma t\u00e9cnica de explora\u00e7\u00e3o e an\u00e1lise de uma massa de dados por meio autom\u00e1tico ou semiautom\u00e1tico com o fim de identificar e descobrir padr\u00f5es nestes, por meio de correla\u00e7\u00f5es entre entradas e sa\u00eddas, muito dif\u00edceis de serem identificadas pela \u00f3tica humana visto a grande quantidade de conex\u00f5es entre os dados dispon\u00edveis e, portanto, estudadas por meio de m\u00e9todos inteligentes. <\/span><\/p>\n

Al\u00e9m de visar auxiliar <\/span>no fornecimento de ferramentas anal\u00edticas e preditivas de forma aprofundada, <\/span>a minera\u00e7\u00e3o de dados tem por objetivo<\/span> auxiliar na tomada de decis\u00f5es, detec\u00e7\u00e3o de fraudes e abusos, no aux\u00edlio \u00e0 escolha por tratamentos, nas pesquisas de sintomas e na identifica\u00e7\u00e3o das caracter\u00edsticas de doen\u00e7as. Em sua maioria, a massa de dados que ir\u00e1 alimentar a base de pesquisa geralmente traz informa\u00e7\u00f5es de dif\u00edcil visualiza\u00e7\u00e3o e bastantes dados incongruentes \u2013 tornando, por conseguinte, a an\u00e1lise mais dif\u00edcil e necessitando do uso de t\u00e9cnicas para seu refinamento.<\/span><\/p>\n

O processo de DM (<\/span>Data Mining<\/span><\/em>) aplica, em suas etapas, conhecimentos da \u00e1rea de estat\u00edstica e IA (Intelig\u00eancia Artificial): <\/span>concedendo a este <\/span>o <\/span>status<\/span><\/i> de \u201cProcesso Inteligente\u201d atrav\u00e9s de t\u00e9cnicas de an\u00e1lise como as redes neurais, uso de \u00e1rvores de decis\u00e3o e algoritmos gen\u00e9ticos. <\/span><\/p>\n

A estat\u00edstica, por sua vez, realiza a an\u00e1lise de dados valendo-se de t\u00e9cnicas de regress\u00e3o e agrupamento, termos e c\u00e1lculos, permitindo a identifica\u00e7\u00e3o de associa\u00e7\u00f5es, isto, ap\u00f3s um grande processo de identifica\u00e7\u00e3o das relev\u00e2ncias de cada observa\u00e7\u00e3o.<\/span><\/p>\n

As op\u00e7\u00f5es mais fact\u00edveis para an\u00e1lise dos padr\u00f5es e regras definidas estrategicamente devem ser feitas pelo administrador dos dados, e a escolha pelo modo de armazenamento pode utilizar tanto um padr\u00e3o estrutural logicamente definido \u2013 t\u00edpico de bancos de dados do tipo SQL, estruturais \u2013 ou, mais comumente, em bancos desestruturados, ditos de padr\u00e3o NoSQL, que s\u00e3o baseados em grafos, orientado a colunas, documentos, ou outros m\u00e9todos.<\/span><\/p>\n

Com o advento das t\u00e9cnicas de manipula\u00e7\u00e3o do <\/span>Big Data,<\/span><\/i> os bancos n\u00e3o relacionais t\u00eam sido adotados com maior popularidade devido sua estrutura din\u00e2mica, viabilizando altera\u00e7\u00f5es mais flex\u00edveis e aproveitando das diversas origens dos dados \u2013 que exigiam trabalho \u00e1rduo de transforma\u00e7\u00e3o aos padr\u00f5es relacionais, isto, quando poss\u00edvel. <\/span><\/p>\n

Um exemplo desta atividade foi mostrada no filme <\/span>\u201c<\/span><\/i>Big Hero<\/span><\/i>\u201d, produzido pelos est\u00fadios <\/span>Walt Disney<\/span><\/i> em 2014, em que \u00e9 poss\u00edvel pressupor que o personagem <\/span>Baymax<\/span><\/i> se utiliza da coleta de informa\u00e7\u00f5es em uma base de dados para obten\u00e7\u00e3o de informa\u00e7\u00f5es ainda desconhecida por seu sistema, al\u00e9m de uma intelig\u00eancia artificial extremamente avan\u00e7ada, permitindo inclusive sua auto programa\u00e7\u00e3o \u2013 implementada como tratamento no paciente logo ap\u00f3s seu diagn\u00f3stico. <\/span><\/p>\n

O <\/span>Baymax<\/span><\/i> \u00e9 uma esp\u00e9cie de <\/span>Dr. Watson <\/span><\/i>do futuro, um agente de sa\u00fade individual que consulta automaticamente uma base de dados e executa procedimentos m\u00e9dicos incluindo pronto atendimento. Suas atividades n\u00e3o substituem as de um m\u00e9dico, mas auxiliam o paciente necessitado de interven\u00e7\u00f5es disruptivas. <\/span><\/p>\n

A reportagem <\/span>\u201cNanotecnologia e big data poder\u00e3o compor sistema de apoio ao diagn\u00f3stico m\u00e9dico\u201d<\/span><\/i> de Jos\u00e9 Tadeu Arantes (2016) tem como refer\u00eancia artigos que apresentam de maneira s\u00f3lida a possibilidade de uma base de dados conter diagn\u00f3sticos m\u00e9dicos para consulta em qualquer localidade do planeta. Seria um avan\u00e7o espetacular possuir, em tempo real, hist\u00f3ricos e atualiza\u00e7\u00f5es da sa\u00fade de qualquer indiv\u00edduo armazenados em uma base de dados \u2013 gigantesca \u2013, consultada por m\u00e9dicos de todo mundo, permitindo uma pr\u00e1tica de sa\u00fade eficiente e com qualidade aprimorada.<\/span><\/p>\n

Refer\u00eancias:<\/strong><\/p>\n

ARANTES, Jos\u00e9 Tadeu<\/strong>. Nanotecnologia e big data poder\u00e3o compor sistema de apoio ao diagn\u00f3stico m\u00e9dico. Link: http:\/\/agencia.fapesp.br\/nanotecnologia-e-big-data-poderao-compor-sistema-de-apoio-ao-diagnostico-medico\/23290\/.<\/p>\n

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