Magíster en informática médica / La Microscopia Virtual (MV) es una herramienta tecnológica que permite la visualización de imágenes digitales microscópicas de gran resolución a través de un computador, tablet o teléfono celular, imitando la funcionalidad de un microscopio óptico tradicional [1]. La MV resuelve en gran medida problemas inherentes de la microscopia convencional, como por ejemplo: i) acceso limitado a microscopios, ii) acceso a laboratorios para realizar tinción de muestras, iii) escaso tiempo de contacto entre estudiantes, docentes y el material de trabajo, iv) riesgo de romper placas histológicas v) imposibilidad de compartir y publicar anotaciones, vi) cambio de intensidad de la tinción debido al transcurso del tiempo, vii) dificultades logísticas para administrar y almacenar placas histológicas y viii) dificultad de marcar puntos o regiones de interés [2],[3],[4]. Las limitaciones mencionadas se acrecientan aún más en regiones de Chile que no cuentan con acceso a laboratorios o infraestructura adecuada. La MV está siendo utilizada en ámbitos de patología y anatomía, reuniones clínicas tumorales, cursos en línea, workshops virtuales e iniciativas en educación a nivel escolar, universitario y educación continua [5]. En asignaturas tales como Histología y Patología, que tradicionalmente utilizan microscopios para que los estudiantes visualicen y analicen muestras de tejido [6], es donde la MV posibilita en gran medida el uso de plataformas especializadas para el logro de aprendizajes específicos [2]. En este sentido, fuera de Chile se han implementado con éxito y muy buena aceptación, numerosas plataformas digitales, accesibles a través de internet por la comunidad estudiantil y docente. A modo de ejemplo, cabe mencionar la plataforma Patologi - Virtuelmikroskopi/Med [7], ampliamente utilizada para apoyar la docencia biomédica en Aarhus University, Dinamarca. Tomando en consideración el hecho de que en Chile no se cuenta con soluciones de este tipo, esta tesis se enfocó en el diseño e implementación de una plataforma de MV que permita dar apoyo a la docencia universitaria, tomando como eje principal el desarrollo de una solución a medida para los docentes locales, orientado a la obtención de un producto flexible, multiplataforma y en lenguaje español. Bajo este contexto, se creó un curso piloto de Patología Oral para la carrera de Odontología de la Universidad de Talca. Adicionalmente, se diseñó y aplicó a los estudiantes una encuesta electrónica con el propósito de evaluar la experiencia usuaria frente a la utilización de la plataforma. Los resultados fueron agrupados en tres categorías de análisis, I) Usabilidad y accesibilidad, II) Aprendizaje y valoración, y III) Comparación de recursos en las modalidades virtual/presencial. Las dos primeras categorías son relevantes para la correcta adopción de tecnología en el sector educativo, ya que impactan directamente tanto en la experiencia usuaria como en la potencialidad de aprovechar de la manera más adecuada los beneficios intrínsecos que tiene la MV. El análisis de la tercera categoría, mostró una clara preferencia de los estudiantes para utilizar herramientas de MV en sus cursos de Patología o Histología, además de su uso como complemento a la microscopia convencional, lo que va en concordancia con el lineamiento que siguen los docentes interesados en implementar esta nueva aproximación. Los resultados obtenidos mediante la encuesta electrónica, permitieron definir trabajos futuros tendientes a introducir mejoras en la plataforma, tanto en términos funcionales, como también en contenidos, apuntando a mejorar la experiencia usuaria y la correcta apreciación del material en cada curso. / Virtual Microscopy (VM) is a technological tool that allows microscopic visualization of high resolution digital images through a computer, tablet or mobile phone, mimicking the functionality of a traditional optical microscope [1]. VM solves several inherent problems of conventional microscopy, such as: i) limited access to microscopes, ii) limited access to laboratories for histological procedures and sample staining, iii) students are in contact with working material for small amounts of time, iv) risk of breaking histological slides, v) inability to share and publish annotations, vi) fading of staining due to the passage of time, vii) logistical difficulties of managing and storing histological slides and viii) difficulty of marking points or regions of interest on the slides [2],[3],[4]. These limitations are further amplified in remote regions of Chile that do not have access to laboratories or adequate infrastructure. VM is being used in areas of pathology and anatomy, tumor clinical meetings, online courses, virtual workshops and education initiatives in school, undergraduate and continuing education [5]. In courses such as Histology and Pathology, which traditionally use microscopes in order for the students to visualize and analyze tissue samples [6], it is where VM enables the use of specialized platforms to achieve specific learning [2]. In this regard, many digital platforms accessible via Internet by student and faculty communities have been successfully implemented outside of Chile and have been well received. For example, the platform Patologi - Virtuelmikroskopi/Med [7] widely used to support biomedical teaching at Aarhus University, Denmark. Taking into consideration that Chile does not have solutions like the previously mentioned, this thesis focused on the design and implementation of a VM platform to support university teaching, focusing primarily on the development of a solution for local teachers, aimed at obtaining a flexible multiplatform product, that is also implemented in native Spanish language. In this context, a pilot course of Oral Pathology for the career of Dentistry at the University of Talca was created. Additionally, an electronic survey was designed and applied to the students with the purpose of evaluating the user experience regarding the platform use. The results were grouped into three categories of analysis, I) Usability and accessibility, II) Learning and assessment, and III) Comparison of resources in the virtual/presential modalities. The first two categories are relevant to the successful adoption of technology in the educational area, because both directly impact the user experience and the potential to properly take advantage of the intrinsic benefits of VM. The analysis of the third category, showed a clear preference of students to use VM tools in their courses of Pathology and Histology, in addition to use as a complement to conventional microscopy, which is in line with the guidelines followed by teachers interested in implementing this new approach. The results obtained with the survey, allows us to discern new ways to improve the platform, in functional terms, as well as in content, aiming to improve the user experience and correct assessment of the material in each course for future work.

Magíster en informática médica / En Chile se avanza hacia un sistema de salud conectado, en el que se comparten contenidos de la ficha clínica entre establecimientos de salud. Para que esto sea posible es preciso usar un lenguaje estándar. En la operación local de un sistema deben usarse estándares, para que los datos guardados sean siempre comprensibles, para cualquiera que intente capturar información del sistema, sin ambigüedad ni vaguedad. En la operación de una red los sistemas locales deben comunicarse en forma eficaz, sin que se pierda el significado del mensaje en su tránsito desde el origen al destino. Esto no es otra cosa que interoperabilidad semántica. Tanto para uso local como para interoperabilidad, Chile definió SNOMED CT como terminología de referencia. Inicialmente se incorporarán los sistemas de información de los servicios de salud, pero habrá opción de uso para todas las organizaciones chilenas (públicas o privadas) Usar SNOMED CT permite describir la información clínica de un paciente, con su contexto. También es lo suficientemente robusta como para soportar mapeos a otros estándares, cuyo uso se inició con anterioridad a su implementación. SNOMED CT tiene un grupo de tablas internacionales que deben complementarse con un set de tablas que den cuenta de los conceptos de uso local y se denominan extensiones nacionales. Para el desarrollo de dichas tablas y del modelo que las sustente, se requiere de reglas editoriales claras. Es importante respetar la lógica de las tablas de base, pero también debe ser posible, a partir de estas reglas, crear conceptos, descripciones o relaciones que sean precisos, sin ambigüedad ni repetición. Este trabajo editorial debe hacerse para cada jerarquía contenida en SNOMED CT: productos farmacéuticos y biológicos, procedimientos, hallazgos clínicos, etc. El foco del presente trabajo es crear una guía editorial para una dimensión en particular, la de productos farmacológicos y biológicos, que permitirá crear la terminología farmacéutica chilena (TFC) Este proyecto aporta reglas editoriales que permiten crear y mantener un estándar para nombrar los conceptos farmacológicos que se usarán en toda la cadena de valor: registro de medicación, prescripción, dispensación, administración y proceso logístico. La guía editorial presenta un modelo de siete conceptos principales y otros de apoyo, que describen los medicamentos, sus componentes y los productos comerciales que se usan desde la prescripción hasta el proceso logístico. Se describen conceptos que permiten la prescripción y que relacionan los medicamentos con productos físicos que se encuentran en el mercado, de manera de cubrir toda la cadena de valor. El uso correcto de la guía permite establecer nombres únicos para los medicamentos, productos comerciales y todos los conceptos necesarios para completar los procesos relacionados con fármacos. Estas denominaciones representarán la idea completa, sin ambigüedad y sin duplicidad de conceptos. Dentro de los conceptos principales están aquellos clasificados como medicamentos: medicamento básico, medicamento clínico y medicamento clínico con envase. Estos conceptos se construyen sobre la lógica del principio activo (o conjunto de) y resguardan el intercambio clínico (de prescripción). Otro grupo de conceptos corresponde a producto comercial, producto comercial con envase, familia de productos y grupo de familia de productos. Estos conceptos se han construido sobre la lógica de la marca comercial y quien la provee; y resguardan el intercambio logístico (equivalencia de productos comerciales). El alcance del documento tiene que ver exclusivamente con fármacos y productos biológicos de uso en seres humanos, independiente de su condición de venta (venta libre, receta médica, receta retenida o receta cheque). No considera productos de uso veterinario ni dispositivos médicos. Para estos grupos de conceptos será necesario, en su oportunidad, crear también documentación de apoyo. Esta guía editorial puede utilizarse por separado o en asociación a otras guías editoriales asociadas a extensiones nacionales de SNOMED CT. Nombrar cada uno de los conceptos asociados a medicamentos o productos comerciales con una terminología estándar es esencial para construir correctamente cualquier base de datos relacionada con fármacos y para establecer cualquier modelo de interoperabilidad semántica. Tal vez más importante aún, crear reglas que permitan tener nombres únicos, completos y precisos, para medicamentos y productos farmacéuticos, que representen siempre lo mismo, permite cautelar la seguridad del paciente; sin duda, la mayor preocupación en salud.

O Atracamento Molecular é uma importante ferramenta utilizada no descobrimento de novos fármacos. O atracamento com ligante flexível é um processo computacionalmente custoso devido ao número alto de graus de liberdade do ligante e da rugosidade do espaço de busca conformacional representando a afinidade entre o receptor e uma molécula ligante. O problema é definido como a busca pela solução de menor energia de ligação proteína-ligante. Considerando uma função suficientemente acurada, a solução ótima coincide com a melhor orientação e afinidade entre as moléculas. Assim, o método de busca e a função de energia são partes fundamentais para a resolução do problema. Muitos desafios são enfrentados para a resolução do problema, o tratamento da flexibilidade, algoritmo de amostragem, a exploração do espaço de busca, o cálculo da energia livre entre os átomos, são alguns dos focos estudados. Esta dissertação apresenta uma técnica baseada em um Algoritmo Genético de Chaves Aleatórias Viciadas, incluindo a discretização do espaço de busca e métodos de agrupamento para a multimodalidade do problema de atracamento molecular. A metodologia desenvolvida explora o espaço de busca gerando soluções diversificadas. O método proposto foi testado em uma seleção de complexos proteína-ligante e foi comparado com softwares existentes: AutodockVina e Dockthor. Os resultados foram estatisticamente analisados em termos estruturais. O método se mostrou eficiente quando comparado com outras ferramentas e uma alternativa para o problema de Atracamento Molecular. / Molecular Docking is a valuable tool for drug discovery. Receptor and flexible Ligand docking is a very computationally expensive process due to a large number of degrees of freedom of the ligand and the roughness of the molecular binding search space. A Molecular Docking simulation starts with a receptor and ligand unbounded structures and the algorithm tests hundreds of thousands of ligands conformations and orientations to find the best receptor-ligand binding affinity by assigning and optimizing an energy function. Despite the advances in the conception of methods and computational strategies for search the best protein-ligand binding affinity, the development of new strategies, the adaptation, and investigation of new approaches and the combination of existing and state-of-the-art computational methods and techniques to the Molecular Docking problem are clearly needed. We developed a Biased Random-Key Genetic Algorithm as a sampling strategy to search the protein-ligand conformational space. The proposed method has been tested on a selection of protein-ligand complexes and compared with existing tools AutodockVina and Dockthor. Compared with other traditional docking software, the proposed method has the best average Root-Mean-Square Deviation. Structural results were statistically analyzed. The proposed method proved to be efficient and a good alternative to the molecular docking problem.

Com o aperfeiçoamento de técnicas de aquisição de imagens médicas, como, por exemplo, a tomografia computadorizada e ressonância magnética, a capacidade e a fidelidade do diagnóstico por imagens foram ampliadas. Atualmente, existe a tendência de utilizarem-se imagens através de diversas modalidades para um único diagnóstico, principalmente no caso de doenças graves. Entretanto, o registro e a fusão dessas imagens, chamadas mutimodais, em uma única representação 3D do paciente é uma arefa extremamente dif[icil, que consome tempo e que está sujeita a erros. Sendo assim, a integração de imagens de diferentes modalidades tem sido objeto de pesquisa sob a denominação de Visualização de Volumes de Dados Multimodais. Sistemas desenvolvidos com este objetivo são usados, principalmente, para combinar informações metabólicas e funcionais com dados de anatomia, aumentando a precisão do diagnóstico, uma vez que possibilitam extrrair uma superfície ou região da imagem que apresenta a anatomia, e, então, observar a atividade funcional na outra modalidade. Durante a análise de tais imagens, os médicos estão interessados e quantificar diferentes estruturas. Seusobjetivos envolvem, por exemplo, a visualização de artérias e órgãos do corpo humano para análise de patologias, tais como tumores, má-formações artério-venosas, ou lesões em relação às estuturas que as circundam. Assim, um dos principais obetivos de um algoritmo de visualização volumétrica é permitir a identificação e exploração de estruturas internas no volume. Como o volume é normalmente um "bloco de dados", não se pode visualizar o seu interior, a menos que se assuma que é possível ver através de voxels transparentes, ou que é possivel remover voxels que estão na frente na qual o usuário está interessado, o que foi feito através de técnicas de segmentação ou de corte. Este trabalho presenta uma abordagem para a visualização de estruturas internas em volumes de dados multimodais. A abordagem está fundamentada na utilização de ferramentas de corte, tanto geométricas quanto baseadas em conteúdo, evitando, assim, o uso de técnicas de segmentação; e na integração dos dados multimodais na etapa de acumulação de pipeline de visualização volumétrica. Considerando que as aplicações que suportam este tipo de visualização envolvem a integração de várias ferramentas, tais como registro, corte e visualização, também é apresentado o projeto de um framework que permite esta integração e um alto grau de interação com usuário. Para teste e validação das técnicas de visualização de estruturas internas propostas e do algoritmo desenvolvido, que consiste numa extensão do algoritmo de ray casting tradicional, foram implementadas algumas classes desse framework. Uma revisão baseada na análise e na classificação das ferramentas de corte e funções de transferências, que correspondem a técnicas que permitem visualizar estruturas internas, também é apresentada.

A mineração de dados constitui o processo de descoberta de conhecimento interessante, com a utilização de métodos e técnicas que permitem analisar grandes conjuntos de dados para a extração de informação previamente desconhecida, válida e que gera ações úteis, de grande ajuda para a tomada de decisões estratégicas. Dentre as tarefas de mineração de dados, existem aquelas que realizam aprendizado não-supervisionado, o qual é aplicado em bases de dados não-classificados, em que o algoritmo extrai as características dos dados fornecidos e os agrupa em classes. Geralmente, o aprendizado não-supervisionado é aplicado em tarefas de agrupamento, que consistem em agrupar os dados de bancos de dados volumosos, com diferentes tipos de dados em classes ou grupos de objetos que são similares dentro de um mesmo grupo e dissimilares em diferentes grupos desses bancos de dados, de acordo com alguma medida de similaridade. Os agrupamentos são usados como ponto de partida para futuras investigações. Este trabalho explora, mediante a realização de um estudo de caso, o uso de agrupamento como tarefa de mineração de dados que realiza aprendizado nãosupervisionado, para avaliar a adequação desta tecnologia em uma base de dados real da área de saúde. Agrupamento é um tema ativo em pesquisas da área pelo seu potencial de aplicação em problemas práticos. O cenário da aplicação é o Sistema de Informações Hospitalares do SUS, sob a gestão da Secretaria Estadual de Saúde do Rio Grande do Sul. Mensalmente, o pagamento de um certo número de internações é bloqueado, uma vez que a cobrança de internações hospitalares é submetida a normas do SUS e a critérios técnicos de bloqueio estabelecidos pela Auditoria Médica da SES para verificar a ocorrência de algum tipo de impropriedade na cobrança dos procedimentos realizados nessas internações hospitalares. A análise de agrupamento foi utilizada para identificar perfis de comportamentos ou tendências nas internações hospitalares e avaliar desvios ou outliers em relação a essas tendências e, com isso, descobrir padrões interessantes que auxiliassem na otimização do trabalho dos auditores médicos da SES. Buscou-se ainda compreender as diferentes configurações de parâmetros oferecidos pela ferramenta escolhida para a mineração de dados, o IBM Intelligent Miner, e o mapeamento de uma metodologia de mineração de dados, o CRISP-DM, para o contexto específico deste estudo de caso. Os resultados deste estudo demonstram possibilidades de criação e melhora dos critérios técnicos de bloqueio das internações hospitalares que permitem a otimização do trabalho de auditores médicos da SES. Houve ainda ganhos na compreensão da tecnologia de mineração de dados com a utilização de agrupamento no que se refere ao uso de uma ferramenta e de uma metodologia de mineração de dados, em que erros e acertos evidenciam os cuidados que devem ser tomados em aplicações dessa tecnologia, além de contribuírem para o seu aperfeiçoamento.

Em linhas gerais, este trabalho aborda os temas de armazenamento de grandes volumes de imagens no formato DICOM, e a recuperação das mesmas com base em informações associadas a estas imagens (metadados independentes do conteúdo), informações obtidas na fase da interpretação das imagens (metadados descritivos de conteúdo), ou usando informações visuais que foram anotadas nas imagens ou extraídas das mesmas, por médicos especialistas em imagens médicas (metadados dependentes do conteúdo). Este trabalho foi desenvolvido com o propósito de elaborar uma modelagem conceitual que permita a descrição dos dados relevantes de imagens no formato DICOM, de maneira a facilitar a recuperação das mesmas posteriormente. As classes pertencentes ao modelo conceitual, decorrentes dessa modelagem, viabilizam a documentação de imagens médicas estáticas no formato DICOM. Visando o armazenamento de um grande volume de imagens médicas por um longo período de tempo, e considerando o desenvolvimento de uma solução economicamente viável para as instituições que provêm diagnóstico médico por imagens, o modelo propõe o armazenamento das imagens em um ambiente separado do banco de dados. Portanto, este trabalho apresenta uma solução que gerencia a localização das imagens em mídias on-line, near-line e off-line. Este gerenciamento mantém o banco de dados atualizado quanto à localização atual das imagens, mantém as imagens armazenadas e distribuídas em mídias conforme a disponibilidade dos recursos físicos de armazenamento, e auxilia na recuperação das imagens. Este modelo serviu como base para a implementação de um sistema protótipo que possibilita a descrição e a recuperação de imagens DICOM. Os resultados obtidos através da implementação do sistema protótipo, em termos de armazenamento, recuperação e gerenciamento da localização das imagens nos diferentes ambientes (online, near-line e off-line), são apresentados e discutidos.

A qualidade dos serviços de saúde tornou-se um tema relevante e cada vez mais esforços são dedicados para definir metodologias e ferramentas para medir e assegurar a qualidade. São exigidos novos métodos para aperfeiçoar os processos de saúde, garantindo assim uma alto padrão de qualidade utilizando os recursos disponíveis. A otimização da utilização destes recursos de forma a preservar a qualidade do atendimento bem como baixar os custos requer modelos rigorosos dos processos médicos. Neste contexto apresentamos LEMMA 2000 (Language for an Easy Medical Model Analysis) uma notação destinada a modelar processos médicos, desenvolvida em cooperação com o Politécnico de Milão.. Esta notação disponibiliza aos médicos elementos simples e intuitivos para representar os modelos de diagnóstico. Simultaneamente um modelo de Redes de Petri Temporizadas é gerado automaticamente. Deste modo os modelos de LEMMA podem ser validados e analisados através de simulações e testes.O objetivo desta dupla modelagem é permitir aos médicos ganhar todos os benefícios de uma notação formal sem a necessidade de conhecer esta notação abstrata. Os usuários administram os elementos mais simples da notação, enquanto redes de Petri asseguram formalidade e capacidades de validação. Desta maneira LEMMA integra notações formais e intuitivas superando os problemas de ambos enfoques. A definição da notação LEMMA 2000 foi apoiada pela implementação de um ambiente para projetar os modelos. Este ambiente além de permitir a administração dos elementos da notação menos formal permite a geração e analise dos modelos mais formais. / The quality of health services has become an important subject. Efforts have been dedicated more and more to define methodologies and tools to measure and to guarantee quality. People demand new methods in order to improve health processes. This way a high standard of quality is guaranteed by using available resources. The optimization of using these resources in such a way as to keep the quality of attendance as well as to reduce expenses, needs strict patterns of medical processes. In this context we present LEMMA 2000 a notation for modeling medical processes developed in co-operation with the Politecnico di Milano. This notation provides doctors with common and intuitive elements to represent the patterns of diagnoses. At the same time a model of Timed Petri nets is created automatically. Because of this the patterns of LEMMA can be validated and analysed through simulations and tests. The aim of this double modelling is to allow doctors to gain all the benefits of a formal notation without the need to know this abstract notation. The users manage the most simple elements of the notation while Petri nets guarantee formality and ways of validation. This way LEMMA integrates formal and intuitive notations overcoming problems of both focuses.The definition of LEMMA 2000 notation was supported by the implementation of an environment for projecting the patterns. This environment not only allows the management of the elements of the less formal notation but it also allows the creation and analysis of most formal patterns.

As árvores de decisão são um meio eficiente para produzir classificadores a partir de bases de dados, sendo largamente utilizadas devido à sua eficiência em relação ao tempo de processamento e por fornecer um meio intuitivo de analisar os resultados obtidos, apresentando uma forma de representação simbólica simples e normalmente compreensível, o que facilita a análise do problema em questão. Este trabalho tem, por finalidade, apresentar um estudo sobre o processo de descoberta de conhecimento em um banco de dados relacionado à área da saúde, contemplando todas as etapas do processo, com destaque à de mineração de dados, dentro da qual são aplicados classificadores baseados em árvores de decisão. Neste estudo, o conhecimento é obtido mediante a construção de árvores de decisão a partir de dados relacionados a um problema real: o controle e a análise das Autorizações de Internações Hospitalares (AIHs) emitidas pelos hospitais da cidade de Pelotas, conveniados ao Sistema Único de Saúde (SUS). Buscou-se encontrar conhecimentos que auxiliassem a Secretaria Municipal da Saúde de Pelotas (SMSP) na análise das AIHs, realizada manualmente, detectando situações que fogem aos padrões permitidos pelo SUS. Finalmente, os conhecimentos obtidos são avaliados e validados, possibilitando verificar a aplicabilidade das árvores no domínio em questão.

A mineração de dados constitui o processo de descoberta de conhecimento interessante, com a utilização de métodos e técnicas que permitem analisar grandes conjuntos de dados para a extração de informação previamente desconhecida, válida e que gera ações úteis, de grande ajuda para a tomada de decisões estratégicas. Dentre as tarefas de mineração de dados, existem aquelas que realizam aprendizado não-supervisionado, o qual é aplicado em bases de dados não-classificados, em que o algoritmo extrai as características dos dados fornecidos e os agrupa em classes. Geralmente, o aprendizado não-supervisionado é aplicado em tarefas de agrupamento, que consistem em agrupar os dados de bancos de dados volumosos, com diferentes tipos de dados em classes ou grupos de objetos que são similares dentro de um mesmo grupo e dissimilares em diferentes grupos desses bancos de dados, de acordo com alguma medida de similaridade. Os agrupamentos são usados como ponto de partida para futuras investigações. Este trabalho explora, mediante a realização de um estudo de caso, o uso de agrupamento como tarefa de mineração de dados que realiza aprendizado nãosupervisionado, para avaliar a adequação desta tecnologia em uma base de dados real da área de saúde. Agrupamento é um tema ativo em pesquisas da área pelo seu potencial de aplicação em problemas práticos. O cenário da aplicação é o Sistema de Informações Hospitalares do SUS, sob a gestão da Secretaria Estadual de Saúde do Rio Grande do Sul. Mensalmente, o pagamento de um certo número de internações é bloqueado, uma vez que a cobrança de internações hospitalares é submetida a normas do SUS e a critérios técnicos de bloqueio estabelecidos pela Auditoria Médica da SES para verificar a ocorrência de algum tipo de impropriedade na cobrança dos procedimentos realizados nessas internações hospitalares. A análise de agrupamento foi utilizada para identificar perfis de comportamentos ou tendências nas internações hospitalares e avaliar desvios ou outliers em relação a essas tendências e, com isso, descobrir padrões interessantes que auxiliassem na otimização do trabalho dos auditores médicos da SES. Buscou-se ainda compreender as diferentes configurações de parâmetros oferecidos pela ferramenta escolhida para a mineração de dados, o IBM Intelligent Miner, e o mapeamento de uma metodologia de mineração de dados, o CRISP-DM, para o contexto específico deste estudo de caso. Os resultados deste estudo demonstram possibilidades de criação e melhora dos critérios técnicos de bloqueio das internações hospitalares que permitem a otimização do trabalho de auditores médicos da SES. Houve ainda ganhos na compreensão da tecnologia de mineração de dados com a utilização de agrupamento no que se refere ao uso de uma ferramenta e de uma metodologia de mineração de dados, em que erros e acertos evidenciam os cuidados que devem ser tomados em aplicações dessa tecnologia, além de contribuírem para o seu aperfeiçoamento.

Em linhas gerais, este trabalho aborda os temas de armazenamento de grandes volumes de imagens no formato DICOM, e a recuperação das mesmas com base em informações associadas a estas imagens (metadados independentes do conteúdo), informações obtidas na fase da interpretação das imagens (metadados descritivos de conteúdo), ou usando informações visuais que foram anotadas nas imagens ou extraídas das mesmas, por médicos especialistas em imagens médicas (metadados dependentes do conteúdo). Este trabalho foi desenvolvido com o propósito de elaborar uma modelagem conceitual que permita a descrição dos dados relevantes de imagens no formato DICOM, de maneira a facilitar a recuperação das mesmas posteriormente. As classes pertencentes ao modelo conceitual, decorrentes dessa modelagem, viabilizam a documentação de imagens médicas estáticas no formato DICOM. Visando o armazenamento de um grande volume de imagens médicas por um longo período de tempo, e considerando o desenvolvimento de uma solução economicamente viável para as instituições que provêm diagnóstico médico por imagens, o modelo propõe o armazenamento das imagens em um ambiente separado do banco de dados. Portanto, este trabalho apresenta uma solução que gerencia a localização das imagens em mídias on-line, near-line e off-line. Este gerenciamento mantém o banco de dados atualizado quanto à localização atual das imagens, mantém as imagens armazenadas e distribuídas em mídias conforme a disponibilidade dos recursos físicos de armazenamento, e auxilia na recuperação das imagens. Este modelo serviu como base para a implementação de um sistema protótipo que possibilita a descrição e a recuperação de imagens DICOM. Os resultados obtidos através da implementação do sistema protótipo, em termos de armazenamento, recuperação e gerenciamento da localização das imagens nos diferentes ambientes (online, near-line e off-line), são apresentados e discutidos.