Dissertação

Mining association rules and sequential patterns from electronic prescription databases EVALUATED

Ao longo dos anos estudos científicos têm sido publicados em Medicina para avaliar, compreender e prever os efeitos da introdução de novos medicamentos em populações. Contudo, estes estudos focam-se em pequenas amostras para tirar conclusões devido à dificuldade e ao custo de recolher grandes quantidades de dados através de questionários por métodos tradicionais. Graças às políticas do governo Português para automatizar processos, vastos conjuntos de dados médicos começaram a ser recolhidos e armazenados em bases de dados médicas, que podem posteriormente ser exploradas e analisadas de modo a descobrir informação escondida e potencialmente útil. Em particular, os dados de prescrições eletrónicas podem ser analisados para melhorar a prevenção, diagnostico e tratamento de doenças; otimizar recursos; e promover a segurança dos pacientes. Neste estudo, desenvolvemos uma metodologia para descobrir regras de associação e sequencias frequentes em bases de dados de prescrições eletrónicas usando os algoritmos Apriori e PrefixSpan. Os objetivos principais deste trabalho consistiram no desenvolvimento de uma metodologia para a preparação e prospeção de dados, aplicando-a à população Portuguesa prescrita com anticoagulantes. Os nossos objetivos incluem (a) avaliar a adoção dos novos anticoagulantes orais, incluindo fatores preditivos associados com descontinuação ou mudanças, (b) descobrir regras de associação causais entre medicações, e (c) caracterizar padrões frequentes associados com anticoagulantes. Como conclusão principal deste trabalho, demonstrámos que é possível usar técnicas de prospeção de dados em bases de dados de prescrições médicas para identificar tendências nos dados e extrair conhecimento, que pode posteriormente ser usado para melhorar a tomada de decisão
Análise de prescrições de anticoagulantes, Análise de prescrições de medicamentos, Padrões Frequentes e Sequenciais, Prospecção de dados de saúde

Junho 24, 2019, 15:0

Documentos da dissertação ainda não disponíveis publicamente

Orientação

ORIENTADOR

Mário Jorge Costa Gaspar da Silva

Departamento de Engenharia Informática (DEI)

Professor Catedrático

ORIENTADOR

Bruno Emanuel Da Graça Martins

Departamento de Engenharia Informática (DEI)

Professor Auxiliar