Aplicando algoritmos de mineração não supervisionados para inferir o perfil de pacientes internados.
Stopa Arcenio, Luiz Fernando.
Aplicando algoritmos de mineração não supervisionados para inferir o perfil de pacientes internados. - Sergipe : Escola Superior de Sustentabilidade, 2014. - Anual - Vol. 5, no. 2 (2014) p.226-234
Periodicidad: Publicación anual de edición especial.
Artículo de revista.
A melhoria da qualidade das informações e da tomada de decisão incentiva a exploração de novas perspectivas sobre as informações hospitalares. Neste contexto não é suficiente apenas ter um BI, é necessário conhecer a realidade e desta forma se preparar para o futuro. A união das ferramentas de BI com as de mineração de dados possibilitam esta melhoria. A ferramenta de data mining Weka foi utilizada para determinar o perfil dos pacientes internados em 2013 no Hospital Universitário da UFGD/EBSERH para desta forma identificar os maiores grupos de pacientes do hospital, conseguindo assim melhorar as práticas administrativas e assistenciais no atendimento a estes pacientes, tendo estes grupos como prioridade.
2179‐684X = Revista Brasileira de Administração Científica - Anais do Simpósio Brasileiro de Tecnologia da Informação (SBTI 2014)
Hospital Universitário da Universidade Federal da Grande Dourados (Brasil)
Minería de datos
Algoritmos
Aplicando algoritmos de mineração não supervisionados para inferir o perfil de pacientes internados. - Sergipe : Escola Superior de Sustentabilidade, 2014. - Anual - Vol. 5, no. 2 (2014) p.226-234
Periodicidad: Publicación anual de edición especial.
Artículo de revista.
A melhoria da qualidade das informações e da tomada de decisão incentiva a exploração de novas perspectivas sobre as informações hospitalares. Neste contexto não é suficiente apenas ter um BI, é necessário conhecer a realidade e desta forma se preparar para o futuro. A união das ferramentas de BI com as de mineração de dados possibilitam esta melhoria. A ferramenta de data mining Weka foi utilizada para determinar o perfil dos pacientes internados em 2013 no Hospital Universitário da UFGD/EBSERH para desta forma identificar os maiores grupos de pacientes do hospital, conseguindo assim melhorar as práticas administrativas e assistenciais no atendimento a estes pacientes, tendo estes grupos como prioridade.
2179‐684X = Revista Brasileira de Administração Científica - Anais do Simpósio Brasileiro de Tecnologia da Informação (SBTI 2014)
Hospital Universitário da Universidade Federal da Grande Dourados (Brasil)
Minería de datos
Algoritmos