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

Autores

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

DOI:

https://doi.org/10.22478/ufpb.1981-0695.2015v10n2.26393

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.

 

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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

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Publicado

2015-11-17

Edição

Seção

Pesquisas em andamento