DESCOBRIR NOVAS RELAÇÕES SOBRE A SAÚDE MATERNO-INFANTIL POR MEIO DA MINERAÇÃO DE DADOS

WEIDNER, Ana Flávia Grabowski1; CARVALHO, Deborah Ribeiro2;

Resumo

Introdução:O município de Curitiba conseguiu reduzir a razão de mortalidade materna nos últimos anos. Porém ainda é considerada alta por organismos internacionais de saúde. As afecções perinatais, o baixo peso ao nascer as condições socioeconômicas da mãe, infraestrutura do local de nascimento são considerados fatores determinantes para a mortalidade infantil.

Objetivo:Descobrir novas relações sobre a saúde materno-infantil por meio da mineração de dados a partir dos dados integrados, considerando quatro fontes, a saber: SIM, SINASC e COOSMIC.

Metodologia:O estudo foi realizado com a base de dados da Coorte de Saúde Materno-Infantil de Curitiba (COOSMIC), Sistema de Informação sobre Mortalidade (SIM) e Sistema de Informação sobre Nascidos Vivos (SINASC). Foi realizado o pré-processamento do conjunto de dados para a correção de possíveis ruídos e anomalias. Para a descoberta de árvores de decisão foi adotado o algoritmo C4.5 implementado no J48 no ambiente WEKA. Também foi utilizado o algoritmo Apriori para a identificação de regras de associação. Com o intuito de identificar as regras de exceção sobre o conjunto de regras de associação descoberto, foi utilizado o algoritmo DRE – Descobrimento de Regras de Exceção.

Resultados:Para os dados do SIM e SINASC foram identificadas as variáveis apgar, idade e peso são as que mais podem explicar a período de óbito. Para os dados da base do COOSMIC, as variáveis encontradas que mais explicam a classificação da qualidade de nutrição da gestante foram o período de identificação da gestação e alimentação. Entretanto, devido à baixa quantidade de registros não é possível considerar os resultados dessa base como uma conclusão geral.

Conclusões:A partir dos resultados obtidos é possível perceber que a mineração de dados pode contribuir para uma melhor exploração dos dados disponíveis, bem como apontar as limitações existentes na modelagem e alimentação das bases de dados. Os dados coletados pelo projeto COOSMIC, serão melhor explorados a partir de novos dados obtidos ao longo do ano de 2019.

Palavras-chave:Óbito infantil. Período de óbito. Mineração de Dados. Árvore de decisão

Legendas

    1. Estudante
    2. Orientador