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
junho 24, 2019, 15:0
Publicação
Obra sujeita a Direitos de Autor
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