Integração de Dados Baseada em Ontologias e Raciocínio Automático: Estudo de Caso com Dados Públicos de Saúde

Submitted by Pedro Henrique Rodrigues (pedro.henriquer@ufpe.br) on 2015-03-05T19:48:46Z No. of bitstreams: 2 dissertacao_roberta_fernandes.pdf: 3832636 bytes, checksum: 3fe55db8660c170527380e407865a71b (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) === Made available...

Full description

Bibliographic Details
Main Author: Fernandes, Roberta de Medeiros
Other Authors: Freitas, Frederico Luiz Gonçalves de
Language:br
Published: Universidade Federal de Pernambuco 2015
Subjects:
Online Access:https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/10973
id ndltd-IBICT-oai-repositorio.ufpe.br-123456789-10973
record_format oai_dc
spelling ndltd-IBICT-oai-repositorio.ufpe.br-123456789-109732019-01-21T19:15:00Z Integração de Dados Baseada em Ontologias e Raciocínio Automático: Estudo de Caso com Dados Públicos de Saúde Fernandes, Roberta de Medeiros Freitas, Frederico Luiz Gonçalves de ontologias web semântica banco de dados epidemiologia Submitted by Pedro Henrique Rodrigues (pedro.henriquer@ufpe.br) on 2015-03-05T19:48:46Z No. of bitstreams: 2 dissertacao_roberta_fernandes.pdf: 3832636 bytes, checksum: 3fe55db8660c170527380e407865a71b (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Made available in DSpace on 2015-03-05T19:48:46Z (GMT). No. of bitstreams: 2 dissertacao_roberta_fernandes.pdf: 3832636 bytes, checksum: 3fe55db8660c170527380e407865a71b (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Previous issue date: 2012-09-10 No Brasil atualmente, quantidades consideráveis de dados úteis à vigilância epidemiológica encontram-se armazenados nos bancos de dados dos diversos sistemas de informações em saúde criados pelo Ministério da Saúde. Esse dados, dispostos em fontes de dados isoladas e de sintaxes heterogêneas, muitas vezes não podem ser comparados, pois representações tabulares não possuem uma semântica explícita. Além disso, as ferramentas utilizadas para a integração dessas bases de dados, preocupam-se apenas em listar os casos em comum presentes nas duas bases de dados, deixando a análise e extração das informações úteis à epidemiologia, a cargo dos profissionais treinados na ferramenta. Com base nesse cenário, esse estudo propõe uma solução de integração de dados baseada em ontologias. Pretende-se, com os dados epidemiológicos integrados através de ontologias e empregados através de ferramentas oriundas dos padrões da Web Semântica (WS), minimizar a intervenção humana no processo de análise dos dados, provendo assim maior agilidade ao acesso de informações advindas das fontes de dados de saúde. Para ilustrar a utilidade e complexidade de tal solução foi construído um estudo de caso real de integração semântica dos dados através do emprego de múltiplas ontologias com informações sobre a Classificação Estatística Internacional de Doenças e Problemas Relacionados à Saúde (CID-10), localização geográfica, doenças negligenciadas (Leishmaniose, Dengue, entre outras) e morbidade - com as fontes de dados do Ministério da Saúde (MS) citadas de forma a explorar os dados no contexto epidemiológico. Através dessa abordagem, em comparação a consultas relacionais em bancos de dados isolados, é ilustrado o enriquecimento das consultas complexas aos dados de saúde com a integração de conhecimento de diferentes naturezas (geográfico e de doenças) e utilizando raciocínio automático não-trivial. 2015-03-05T19:48:46Z 2015-03-05T19:48:46Z 2012-09-10 info:eu-repo/semantics/publishedVersion info:eu-repo/semantics/masterThesis FERNANDES, Roberta de Medeiros. Integração de dados baseada em ontologias e raciocínio automático: estudo de caso com dados públicos de saúde. Recife, 2012. 131 f. Dissertação (mestrado) - UFPE, Centro de Informática, Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação, 2012. https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/10973 br Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/ info:eu-repo/semantics/openAccess Universidade Federal de Pernambuco reponame:Repositório Institucional da UFPE instname:Universidade Federal de Pernambuco instacron:UFPE
collection NDLTD
language br
sources NDLTD
topic ontologias
web semântica
banco de dados
epidemiologia
spellingShingle ontologias
web semântica
banco de dados
epidemiologia
Fernandes, Roberta de Medeiros
Integração de Dados Baseada em Ontologias e Raciocínio Automático: Estudo de Caso com Dados Públicos de Saúde
description Submitted by Pedro Henrique Rodrigues (pedro.henriquer@ufpe.br) on 2015-03-05T19:48:46Z No. of bitstreams: 2 dissertacao_roberta_fernandes.pdf: 3832636 bytes, checksum: 3fe55db8660c170527380e407865a71b (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) === Made available in DSpace on 2015-03-05T19:48:46Z (GMT). No. of bitstreams: 2 dissertacao_roberta_fernandes.pdf: 3832636 bytes, checksum: 3fe55db8660c170527380e407865a71b (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Previous issue date: 2012-09-10 === No Brasil atualmente, quantidades consideráveis de dados úteis à vigilância epidemiológica encontram-se armazenados nos bancos de dados dos diversos sistemas de informações em saúde criados pelo Ministério da Saúde. Esse dados, dispostos em fontes de dados isoladas e de sintaxes heterogêneas, muitas vezes não podem ser comparados, pois representações tabulares não possuem uma semântica explícita. Além disso, as ferramentas utilizadas para a integração dessas bases de dados, preocupam-se apenas em listar os casos em comum presentes nas duas bases de dados, deixando a análise e extração das informações úteis à epidemiologia, a cargo dos profissionais treinados na ferramenta. Com base nesse cenário, esse estudo propõe uma solução de integração de dados baseada em ontologias. Pretende-se, com os dados epidemiológicos integrados através de ontologias e empregados através de ferramentas oriundas dos padrões da Web Semântica (WS), minimizar a intervenção humana no processo de análise dos dados, provendo assim maior agilidade ao acesso de informações advindas das fontes de dados de saúde. Para ilustrar a utilidade e complexidade de tal solução foi construído um estudo de caso real de integração semântica dos dados através do emprego de múltiplas ontologias com informações sobre a Classificação Estatística Internacional de Doenças e Problemas Relacionados à Saúde (CID-10), localização geográfica, doenças negligenciadas (Leishmaniose, Dengue, entre outras) e morbidade - com as fontes de dados do Ministério da Saúde (MS) citadas de forma a explorar os dados no contexto epidemiológico. Através dessa abordagem, em comparação a consultas relacionais em bancos de dados isolados, é ilustrado o enriquecimento das consultas complexas aos dados de saúde com a integração de conhecimento de diferentes naturezas (geográfico e de doenças) e utilizando raciocínio automático não-trivial.
author2 Freitas, Frederico Luiz Gonçalves de
author_facet Freitas, Frederico Luiz Gonçalves de
Fernandes, Roberta de Medeiros
author Fernandes, Roberta de Medeiros
author_sort Fernandes, Roberta de Medeiros
title Integração de Dados Baseada em Ontologias e Raciocínio Automático: Estudo de Caso com Dados Públicos de Saúde
title_short Integração de Dados Baseada em Ontologias e Raciocínio Automático: Estudo de Caso com Dados Públicos de Saúde
title_full Integração de Dados Baseada em Ontologias e Raciocínio Automático: Estudo de Caso com Dados Públicos de Saúde
title_fullStr Integração de Dados Baseada em Ontologias e Raciocínio Automático: Estudo de Caso com Dados Públicos de Saúde
title_full_unstemmed Integração de Dados Baseada em Ontologias e Raciocínio Automático: Estudo de Caso com Dados Públicos de Saúde
title_sort integração de dados baseada em ontologias e raciocínio automático: estudo de caso com dados públicos de saúde
publisher Universidade Federal de Pernambuco
publishDate 2015
url https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/10973
work_keys_str_mv AT fernandesrobertademedeiros integracaodedadosbaseadaemontologiaseraciocinioautomaticoestudodecasocomdadospublicosdesaude
_version_ 1718862874494894080