Modelo para suporte à descoberta de conhecimento em base de dados (KDD): aplicação em estratégias no mercado de medicina diagnóstica

  • Lucélia Pinto Branquinho UFMG
  • Renata Maria Abrantes Baracho UFMG
  • Mauricio Barcellos Almeida UFMG

Resumo

O objetivo deste trabalho é descrever um modelo que faz uso de ontologias biomédicas de doenças e testes laboratoriais para aprimorar o processo de  Knowledge Discovery in Database (KDD) tornando mais eficiente a recuperação da informação sobre o comportamento de prescrição de testes laboratórios, no caso deste experimento, relacionados às hepatites virais. O modelo desenvolvido instancia uma ontologia de domínio de testes complementares das hepatites virais para generalizar os atributos, na fase de pré-processamento, e posteriormente, classificar as regras de associação obtidas considerando a similaridade semântica entre o antecedente e conseqüente.

 

Biografia do Autor

Lucélia Pinto Branquinho, UFMG
Mestranda em Ciência da Informação, pelo Programa de Pós-graduação em Ciência da Informação da UFMG
Renata Maria Abrantes Baracho, UFMG
Professora pelo Programa de Pós-graduação em Ciência da Informação da Universidade Federal de Minas Gerais
Mauricio Barcellos Almeida, UFMG
Professor pelo Programa de Pós-graduação em Ciência da Informação da Universidade Federal de Minas Gerais
Publicado
2015-11-17
Seção
Pesquisas em andamento