O objetivo deste trabalho é o estudo das tecnologias adaptativas aplicadas às redes neurais artificiais e às redes de Petri. Além disso, uma metodologia é proposta para estas aplicações a partir da definição de uma rede de Petri colorida adaptativa. Inicialmente, as redes neurais artificiais são estudadas do ponto de vista da extração de regras. Uma das críticas recorrentes às redes neurais artificiais é a característica de \"caixa preta\" das soluções, significando que as soluções escondem o mecanismo de funcionamento, deixando em dúvida a razão de seu funcionamento. A extração de regras a partir das redes neurais artificiais objetiva apresentar uma solução equivalente baseada em regras que para os especialistas em uma determinada área seja mais inteligível ou transparente. Outro ponto importante é a inserção de regras nas redes neurais artificiais. Esta inserção é possível a partir da versão baseada em regras das redes neurais artificiais. Um especialista humano em uma área muitas vezes cria um conjunto de regras que o auxiliam na compreensão do problema. Se estas regras forem inseridas ao conjunto de regras obtidas através dos dados, o novo conjunto de regras conterá ao mesmo tempo o conhecimento humano e o conhecimento extraído dos dados. As tecnologias adaptativas de extração e inserção de regras tornam as soluções mais flexíveis. As redes de Petri são, em certo sentido, complementares às redes neurais artificiais pois foram criadas para tratar os \"Sistemas a Eventos Discretos\" ou sistemas sequenciais, enquanto que as redes neurais artificiais possuem uma natureza combinatória. Muitas extensões foram propostas à redes de Petri ao longo dos anos e entre estas extensões aparecem associações de redes de Petri e redes neurais artificiais. Nestas associações, muitas técnicas desenvolvidas para as redes neurais artificiais foram incorporadas às redes de Petri como, por exemplo, as diversas formas de aprendizado. Utilizando a característica das redes de Petri de modelagem de sistemas sequenciais, a fase de treinamento das redes neurais artificiais pode ser controlada pela rede de Petri. Neste trabalho, a incorporação de regras à rede de Petri é examinada assim como a sua aplicação a sistemas de apoio à decisão e a sistemas de manufatura flexível. / The objective of this work is the study of adaptive technologies applied to artificial neural networks and Petri nets. In addition, a methodology is proposed for these applications from the definition of an adaptive color Petri net. Initially, artificial neural networks are studied from the point of view of rule extraction. One of the recurring criticisms of artificial neural networks is the \"black box\" feature of the solutions, meaning that the solutions hide the working mechanism, casting doubt on the reason for its operation. The extraction of rules from the artificial neural networks aims to present an equivalent solution based on rules that for the experts in a given area is more intelligible or transparent. Another important point is the insertion of rules in artificial neural networks. This insertion is possible from the rule-based version of artificial neural networks. A human expert in an area often creates a set of rules that aid in understanding the problem. If these rules are inserted into the set of rules obtained from the data, the new set of rules will contain at the same time the human knowledge and the knowledge extracted from the data. Adaptive rule extraction and insertion technologies make solutions more flexible. Petri nets are, in a sense, complementary to artificial neural networks as they were designed to treat \"Discrete Event Systems\" or sequential systems, while artificial neural networks have a combinatorial nature. Many extensions have been proposed to the Petri nets over the years and among these extensions appear associations of Petri nets and artificial neural networks. In these associations, many techniques developed for artificial neural networks were incorporated into Petri nets, such as the various forms of learning. Using the Petri nets feature of sequential modeling, the training phase of artificial neural networks can be controlled by the Petri net. In this work, the incorporation of rules into the Petri net is examined as well as its application to decision support systems and flexible manufacturing systems.

As pesquisas de apoio a decisão na área de saúde, muitas vezes enfocam o diagnóstico e não o caráter gerencial da instituição. Portanto, as unidades de saúde com todas as suas particularidades, necessitam de informações confiáveis e precisas para auxiliá-las na tomada de decisão. Os hemonúcleos convivem com uma luta constante na captação de doadores de sangue para que possam garantir hemocomponentes em quantidade necessária e qualidade para a sua região de abrangência e, informações que possam auxiliá-los na manutenção desses estoques são imprescindíveis. A tecnologia Data Warehousing pode trazer muitos benefícios nesse sentido, por possibilitar o armazenamento de dados históricos que relacionados podem demonstrar tendências e identificar relacionamentos muitas vezes desconhecidos, além de utilizar ferramentas de fácil interação com o usuário. Dessa forma, essa pesquisa tem como objetivo desenvolver uma ferramenta de apoio à decisão que extraia dados do banco de dados transacional atual do Hemonúcleo Regional de Jaú e consista esses dados de forma que as informações possam ser acessadas de maneira simples e rápida pelo usuário final. / Many times, researches sorrounding the health area focus on the diagnostic instead of the managerial character of the institution. Because of this, the health units with their details need reliable and precise information to help them in their decision making. The blood banks live a constant battle to capture blood donors to guarantee a good quantity and quality of blood components for their region and they need information that can help them maintain storage of the blood. Data Warehouse technology brings a lot of benefits because they allow the storage of historic data that, when related, can present tendences and identify unknown relationships. Besides, Data Warehouse technology frequently uses user-friendly interface tools. Therefore, this research has a aim to develop a decision supporting tool that extract data from the current transaction database of Regional Blood Bank of Jau and that check these data so that the information may be easily and quickly accessed by the final user(s).

Vários métodos estatísticos aplicados à medicina diagnóstica sofreram, nas últimas décadas, enormes avanços. Grande parte destes métodos está voltada ao problema de classificar indivíduos em grupos, sendo que os testes diagnósticos ligados a técnicas de Inteligência Artificial compõem nossa principal aplicação desse trabalho. Estes testes estatísticos são descritos como métodos teoricamente capazes de indicar a presença ou a ausência de uma determinada doença, com certa chance de erro. A quantificação destas chances de erro que é, basicamente, o objetivo destes métodos tem servido a inúmeras aplicações e nesse trabalho é utilizada como fonte de evidências para os procedimentos de análises estruturados em Lógica Paraconsistente. Como a Lógica Paraconsistente é uma lógica não-clássica que aceita contradição em sua estrutura sem invalidar as conclusões, e utiliza em suas análises valores evidenciais, aplicamos aqui os conceitos fundamentais de um tipo de Lógica Paraconsistente denominada de Lógica Paraconsistente Anotada com anotação de dois valores LPA2v. Através dos procedimentos estatísticos e os fundamentos da LPA2v o presente estudo objetiva descrever a situação em que o teste produz uma resposta que não é descrita simplesmente como positivo ou negativo, mas por um resultado que pode ser expresso por uma variável categórica ordinal ou por uma variável contínua que pode ser considerada como grau de evidência. Esse processo é realizado utilizando uma dedução lógica que usa os conceitos da Probabilidade Pragmática na qual se pode efetuar uma ligação entre a teoria probabilística de Bayes e os métodos de aplicação da Lógica Paraconsistente Anotada com dois valores LPA2v. Dessa junção surgiram neste trabalho algoritmos Paraconsistentes que descrevem esse processo. Denominamos o processo de adaptação da Teoria de Bayes para a Lógica Paraconsistente de ParaBayes. Para demonstrar os procedimentos que utilizam os conceitos fundamentais da LPA2v em dados probabilísticos foram extraídos valores evidenciais de um banco de dados que se refere à submissão de um conjunto de casos, contendo uma série de evidências e o diagnóstico de Diabetes, em uma comunidade de índias PIMA. São utilizadas no banco de dados índias PIMA as técnicas dos métodos estatísticos e de raciocínio probabilístico de Bayes para levantamento de dados que foram interpretados e modelados como Graus de Evidência capazes de serem analisados pelos Algoritmos da LPA2v. Neste estudo verifica-se que a extração dos Graus de Evidência não invalida as técnicas estatísticas já estabelecidas, mas confere através da LPA2v novas formas de interpretação baseadas nos resultados e produzindo meios que facilitam o tratamento dos dados por ferramentas computacionais elevando o grau de confiança dos diagnósticos. Uma das observações importantes é que o método LPA2v/Bayes proposto utilizado para extrair evidências é capaz de evitar possíveis distorções no formato da curva que possam advir da seleção inadequada de casos de teste. Os resultados obtidos sugerem que em situações nas quais se tenha uma grande quantidade de casos em que as incertezas exijam métodos estatísticos para formar diagnóstico, esta seja uma boa técnica para se adotar em sistemas de apoio a decisão médica. / Several statistical methods applied to the medicine diagnostic suffered, in the last decades, enormous progresses. Great part of these methods come back to the problem from classifying individuals in groups. Tests that use techniques of Artificial Intelligence compose our main main focus. Statistical tests are described as methods capable to indicate the presence or the absence of a certain disease, with a certain chance of error. The quantification of these error chances that is, basically, the objective of these methods has served to countless applications. In this work it is used as source of evidence for the procedures of analysis structured through Paraconsistent Logic. As Paraconsistent Logic is a non-classic logic that accepts contradiction in its structure without invalidating the conclusions and uses in its analysis values attributed to evidences, we applied the fundamental concepts of a type of Logic denominated Paraconsistent Logic Annotated with two values LPA2v. Through the statistical procedures and the foundations of LPA2v the present study aims at describing the situation where the test produces an answer that is not simply described as \"positive\" or \"negative\", but can be expressed by an ordinal variable or by a continuous variable that can be considered as an evidence degree. That process is obtained using a logical deduction that uses the concepts of the Pragmatic Probability where it can make a connection between the probabilistic theory of Bayes and the methods of Paraconsistent Logic, Annotated with two values, LPA2v. Out of that junction Paraconsistent algorithms appeared in this work that describe the whole process. We denominated the process of adaptation of the Theory of Bayes to Paraconsistent Logic of ParaBayes. To demonstrate the procedures that use the fundamental concepts of LPA2v evidence values were extracted from a database comprising a series of evidences and the diagnosis of Diabetes, in a community of PIMA Indians. The PIMA Indian database was a test-bed field for the techniques of the statistical methods and of reasoning probabilistic of Bayes for rising of data that were interpreted and modeled as Degrees of Evidence capable of being analyzed by the Algorithms of LPA2v. In this study it is verified that the extraction of the Degrees of Evidence doesn\'t invalidate the statistical techniques established, but it allows for new forms of interpretations based on the results and producing means that facilitate the treatment of the data, elevating the trust in the diagnostic. One of the important observations is that the proposed method LPA2v/Bayes used to extract evidence is capable to avoid possible distortions in the format of the curve that is usually the result of inadequate selection of test cases. Results suggest that in situations where a great amount of cases have uncertainties this is a good technique to adopt in medical decision support systems.

Nos últimos trinta anos a conjuntura na qual as organizações atuam passou por profundas transformações, criando um contexto complexo, altamente competitivo e instável. No intuito de se manterem competitivas, é imperativo que as organizações criem mecanismos para responderem às pressões externas. Tais respostas podem ser obtidas por meio de estratégias de aumento na produtividade nas operações; aumento na agilidade para atuar em novos mercados; melhoria no processo de tomada de decisão e melhoria na Qualidade da Informação (QI). A TI vem desde a década de 70 evoluindo na construção de sistemas de inteligência de negócios (BI - Business Intelligence) para apoiar e melhorar o processo de tomada de decisão. Um dos principais objetivos do sistema de BI é disponibilizar informações com qualidade para os seus usuários. Na literatura científica ainda não há uma convergência de opiniões dos autores na definição de quais dimensões da QI devem ser utilizadas no contexto de sistema de BI sob a perspectiva do usuário. A identificação de quais dimensões da QI são relevantes no contexto de sistema de BI na percepção do usuário é o problema desta pesquisa. Foi realizada uma revisão da literatura, a qual identificou trinta dimensões da qualidade da informação para o contexto de sistema de BI. A metodologia para resolver esse problema é de natureza exploratória, utilizando a estratégia de levantamento para coleta de dados, estudo de caso e método quantitativo para as análises. O estudo de caso único ocorreu em uma empresa de grande porte do setor financeiro brasileiro, a qual possui uma grande quantidade de sistemas de BI e de usuários. Um questionário web foi utilizado para coleta dos dados. Foram coletadas 170 observações válidas. Para análise dos resultados, foram empregadas análises descritivas e técnicas de análise multivariada de dados, como a Regressão Múltipla, a Análise Fatorial Exploratória e a Análise de Correspondência (Homals). Nos resultados foram identificadas vinte dimensões da QI relevantes para o contexto de sistema de BI na perspectiva do usuário, que formam quatro categorias: \"Qualidade de Conteúdo\", \"Qualidade Intrínseca e da Acessibilidade\", \"Valor Agregado\" e \"Qualidade Contextual\". Também foi possível identificar que as características dos usuários interferem nas suas percepções em relação à QI do sistema de BI. Os resultados ajudam a guiar pesquisas futuras sobre a QI no contexto de BI e possui aplicações práticas para as empresas que desejam avaliar a percepção dos seus usuários em relação à QI presente no sistema de BI. / In the past thirty years the conjuncture in which organizations operate faced deep transformations, creating a complex context, highly competitive and instable environment. In order to keep competitive, it is imperative that companies generate mechanisms to respond these external pressures. These answers can be created by productivity increasing strategies; increasing the agility to function in new markets; improvement of decision making-processes and enhancing Information Quality (IQ). Since the 1970 decade, IT has been evolving in Business Intelligence (BI) systems construction to support and improve the decision-making process. One of the main goals of BI system is to provide IQ for users. On the scientific literature there is still no convergence between the authors regarding the definition of which IQ dimensions must be used in context of BI system from a user perspective. The identification of which IQ dimension is relevant in context of BI system from the user perspective is the research problem. Thirty information quality dimensions were identified on the literature review for BI context. The research method of this study is exploratory, based on online survey strategy for data collection and quantitative methods for analysis. A single case study was conducted in a big financial company in Brazil, which has a great amount of BI systems and users. A total of 170 responses were considered valid. Descriptive statistics and multivariate data techniques as Multiple Regression, Exploratory Factor Analysis and Multiple Correspondence Analysis (Homals) were used for analysis. Results highlight twenty IQ dimensions which are important in context of BI system from a user perspective, which forming four categories: \"Content Quality\", \"Intrinsic and Accessibility Quality\", \"Aggregated Value\" and \"Contextual Quality\". Also, the results suggest that the characteristics of the users leverage their perceptions on IQ in context of BI. These findings guide future researches about IQ in context of BI and may also have practice contributions for companies that want to evaluate IQ from user perspective.

Nos últimos trinta anos a conjuntura na qual as organizações atuam passou por profundas transformações, criando um contexto complexo, altamente competitivo e instável. No intuito de se manterem competitivas, é imperativo que as organizações criem mecanismos para responderem às pressões externas. Tais respostas podem ser obtidas por meio de estratégias de aumento na produtividade nas operações; aumento na agilidade para atuar em novos mercados; melhoria no processo de tomada de decisão e melhoria na Qualidade da Informação (QI). A TI vem desde a década de 70 evoluindo na construção de sistemas de inteligência de negócios (BI - Business Intelligence) para apoiar e melhorar o processo de tomada de decisão. Um dos principais objetivos do sistema de BI é disponibilizar informações com qualidade para os seus usuários. Na literatura científica ainda não há uma convergência de opiniões dos autores na definição de quais dimensões da QI devem ser utilizadas no contexto de sistema de BI sob a perspectiva do usuário. A identificação de quais dimensões da QI são relevantes no contexto de sistema de BI na percepção do usuário é o problema desta pesquisa. Foi realizada uma revisão da literatura, a qual identificou trinta dimensões da qualidade da informação para o contexto de sistema de BI. A metodologia para resolver esse problema é de natureza exploratória, utilizando a estratégia de levantamento para coleta de dados, estudo de caso e método quantitativo para as análises. O estudo de caso único ocorreu em uma empresa de grande porte do setor financeiro brasileiro, a qual possui uma grande quantidade de sistemas de BI e de usuários. Um questionário web foi utilizado para coleta dos dados. Foram coletadas 170 observações válidas. Para análise dos resultados, foram empregadas análises descritivas e técnicas de análise multivariada de dados, como a Regressão Múltipla, a Análise Fatorial Exploratória e a Análise de Correspondência (Homals). Nos resultados foram identificadas vinte dimensões da QI relevantes para o contexto de sistema de BI na perspectiva do usuário, que formam quatro categorias: \"Qualidade de Conteúdo\", \"Qualidade Intrínseca e da Acessibilidade\", \"Valor Agregado\" e \"Qualidade Contextual\". Também foi possível identificar que as características dos usuários interferem nas suas percepções em relação à QI do sistema de BI. Os resultados ajudam a guiar pesquisas futuras sobre a QI no contexto de BI e possui aplicações práticas para as empresas que desejam avaliar a percepção dos seus usuários em relação à QI presente no sistema de BI. / In the past thirty years the conjuncture in which organizations operate faced deep transformations, creating a complex context, highly competitive and instable environment. In order to keep competitive, it is imperative that companies generate mechanisms to respond these external pressures. These answers can be created by productivity increasing strategies; increasing the agility to function in new markets; improvement of decision making-processes and enhancing Information Quality (IQ). Since the 1970 decade, IT has been evolving in Business Intelligence (BI) systems construction to support and improve the decision-making process. One of the main goals of BI system is to provide IQ for users. On the scientific literature there is still no convergence between the authors regarding the definition of which IQ dimensions must be used in context of BI system from a user perspective. The identification of which IQ dimension is relevant in context of BI system from the user perspective is the research problem. Thirty information quality dimensions were identified on the literature review for BI context. The research method of this study is exploratory, based on online survey strategy for data collection and quantitative methods for analysis. A single case study was conducted in a big financial company in Brazil, which has a great amount of BI systems and users. A total of 170 responses were considered valid. Descriptive statistics and multivariate data techniques as Multiple Regression, Exploratory Factor Analysis and Multiple Correspondence Analysis (Homals) were used for analysis. Results highlight twenty IQ dimensions which are important in context of BI system from a user perspective, which forming four categories: \"Content Quality\", \"Intrinsic and Accessibility Quality\", \"Aggregated Value\" and \"Contextual Quality\". Also, the results suggest that the characteristics of the users leverage their perceptions on IQ in context of BI. These findings guide future researches about IQ in context of BI and may also have practice contributions for companies that want to evaluate IQ from user perspective.

O objetivo deste trabalho é o estudo das tecnologias adaptativas aplicadas às redes neurais artificiais e às redes de Petri. Além disso, uma metodologia é proposta para estas aplicações a partir da definição de uma rede de Petri colorida adaptativa. Inicialmente, as redes neurais artificiais são estudadas do ponto de vista da extração de regras. Uma das críticas recorrentes às redes neurais artificiais é a característica de \"caixa preta\" das soluções, significando que as soluções escondem o mecanismo de funcionamento, deixando em dúvida a razão de seu funcionamento. A extração de regras a partir das redes neurais artificiais objetiva apresentar uma solução equivalente baseada em regras que para os especialistas em uma determinada área seja mais inteligível ou transparente. Outro ponto importante é a inserção de regras nas redes neurais artificiais. Esta inserção é possível a partir da versão baseada em regras das redes neurais artificiais. Um especialista humano em uma área muitas vezes cria um conjunto de regras que o auxiliam na compreensão do problema. Se estas regras forem inseridas ao conjunto de regras obtidas através dos dados, o novo conjunto de regras conterá ao mesmo tempo o conhecimento humano e o conhecimento extraído dos dados. As tecnologias adaptativas de extração e inserção de regras tornam as soluções mais flexíveis. As redes de Petri são, em certo sentido, complementares às redes neurais artificiais pois foram criadas para tratar os \"Sistemas a Eventos Discretos\" ou sistemas sequenciais, enquanto que as redes neurais artificiais possuem uma natureza combinatória. Muitas extensões foram propostas à redes de Petri ao longo dos anos e entre estas extensões aparecem associações de redes de Petri e redes neurais artificiais. Nestas associações, muitas técnicas desenvolvidas para as redes neurais artificiais foram incorporadas às redes de Petri como, por exemplo, as diversas formas de aprendizado. Utilizando a característica das redes de Petri de modelagem de sistemas sequenciais, a fase de treinamento das redes neurais artificiais pode ser controlada pela rede de Petri. Neste trabalho, a incorporação de regras à rede de Petri é examinada assim como a sua aplicação a sistemas de apoio à decisão e a sistemas de manufatura flexível. / The objective of this work is the study of adaptive technologies applied to artificial neural networks and Petri nets. In addition, a methodology is proposed for these applications from the definition of an adaptive color Petri net. Initially, artificial neural networks are studied from the point of view of rule extraction. One of the recurring criticisms of artificial neural networks is the \"black box\" feature of the solutions, meaning that the solutions hide the working mechanism, casting doubt on the reason for its operation. The extraction of rules from the artificial neural networks aims to present an equivalent solution based on rules that for the experts in a given area is more intelligible or transparent. Another important point is the insertion of rules in artificial neural networks. This insertion is possible from the rule-based version of artificial neural networks. A human expert in an area often creates a set of rules that aid in understanding the problem. If these rules are inserted into the set of rules obtained from the data, the new set of rules will contain at the same time the human knowledge and the knowledge extracted from the data. Adaptive rule extraction and insertion technologies make solutions more flexible. Petri nets are, in a sense, complementary to artificial neural networks as they were designed to treat \"Discrete Event Systems\" or sequential systems, while artificial neural networks have a combinatorial nature. Many extensions have been proposed to the Petri nets over the years and among these extensions appear associations of Petri nets and artificial neural networks. In these associations, many techniques developed for artificial neural networks were incorporated into Petri nets, such as the various forms of learning. Using the Petri nets feature of sequential modeling, the training phase of artificial neural networks can be controlled by the Petri net. In this work, the incorporation of rules into the Petri net is examined as well as its application to decision support systems and flexible manufacturing systems.

Made available in DSpace on 2010-04-20T20:15:13Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 1993-04-30T00:00:00Z / Trata-se de um estudo exploratório, que principia por discutir as bases conceituais dos Sistemas de Informação de Marketing (SIM), com base na literatura. Propõe que o executivo de marketing deve desempenhar um papel ativo no desenvolvimento de seus sistemas de informação e apoio a decisão. Segue-se a descrição de um caso de implantação de um SIM, vivenciado pelo autor, após o que são propostos dois tipos de abordagem o seu desenvolvimento e implementação efetiva, iniciando-se ao nível tático. O trabalho visa a contribuir para o aprimoramento da qualidade e produtividade gerenciais na área mercadológica, principalmente no que tange ao uso da informação.

Submitted by Viviane Lima da Cunha (viviane@biblioteca.ufpb.br) on 2017-06-29T11:38:16Z No. of bitstreams: 1 arquivototal.pdf: 2050668 bytes, checksum: aa9f4f49b2d0bc58cf759bf50ee24e42 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-06-29T11:38:16Z (GMT). No. of bitstreams: 1 arquivototal.pdf: 2050668 bytes, checksum: aa9f4f49b2d0bc58cf759bf50ee24e42 (MD5) Previous issue date: 2017-01-31 / The potential of Mental Health in Primary Care is defended in this work as a strategic issue for the consolidation of the Brazilian Psychiatric and Sanitary Reform. Considering that the process of the Brazilian Psychiatric Reform has prioritized de hospitalization through substitutive services as the strategic path to deinstitutionalization, the inclusion of mental health actions in primary care is fragile and needs to expand its actions. The general objective of the present work is to build a decision support system about prevailing profiles of several actions to support decision making in health management, contextualized with an analysis of mental health actions in basic care in Brazil. This work explores secondary data from the external evaluation base of the National Program for Improving Access and Quality in Primary Care with interviews of 29,778 family health and primary care teams. The analysis of the actions was systematized by the regions of the country. An index that generated ratings was constructed. The Decision Support System for Mental Health Actions in Primary Care has an algorithm called the "Partial Decision Tree" - PART. The presented tool can subsidize the decision making on actions of support matrix, institutional and permanent education. The scenario is that most health facilities do not perform a minimal scope of mental health records and actions. The most prevalent action profile is: they stated that they serve users in psychological distress, but lack actions aimed at users who abuse alcohol and other drugs and psychotropic drugs. With this, it highlights challenges for the expansion and consolidation of the Family Health Strategy and the Brazilian Sanitary and Psychiatric Reforms. Finally, there is no way to support the ideological, cultural, social and political-political struggle that advocates an assistance proposal if we can not provide evidence of its characteristics, development and results. The strengthening of the Brazilian Sanitary and Psychiatric Reforms certainly goes through the expansion of mental health actions in primary care. / A potencialidade da Saúde Mental na Atenção Básica é defendida neste trabalho como uma questão estratégica para a consolidação da Reforma Psiquiátrica e Sanitária Brasileira. Considerando que o processo da Reforma Psiquiátrica Brasileira priorizou a desospitalização através de serviços substitutivos como o caminho estratégico para a desinstitucionalização, a inclusão de ações de saúde mental na atenção básica se mostra frágil e necessita de ampliação de suas ações. O objetivo geral do presente trabalho é construir um sistema de apoio à decisão sobre perfis predominantes de diversas ações para subsidiar tomadas de decisão na gestão em saúde, contextualizado com uma análise as ações de saúde mental na atenção básica do Brasil. Este trabalho explora os dados secundários da base de avaliação externa do Programa Nacional de Melhoria do Acesso e Qualidade na Atenção Básica com entrevistas de 29.778 equipes de saúde da família e atenção básica. A análise das ações foi sistematizada pelas regiões do país. Foi construído um índice que gerou classificações. O Sistema de Apoio à Decisão sobre Ações de Saúde Mental na Atenção Básica, tem como modelo um algoritmo chamado de “Árvore de decisão parcial” – PART. A ferramenta apresentada pode subsidiar a tomada de decisões sobre ações de apoio matricial, institucional e educação permanente. O cenário é que a maioria das unidades de saúde não realizam um escopo mínimo de ações e registros de saúde mental. O perfil de ações mais predominante é: afirmaram atender aos usuários em sofrimento psíquico, mas carecem de ações destinadas à usuários em uso abusivo de álcool e outras drogas e de medicamentos psicotrópicos. Com isso, evidencia desafios para a ampliação e consolidação da Estratégia Saúde da Família e das Reformas Sanitária e Psiquiátrica Brasileira. Por fim, não há como sustentar a luta ideológica, cultural, assistencial e ético-política que defenda uma proposta assistencial se não temos como dar evidências de suas características, desenvolvimento e resultados. O fortalecimento das Reformas Sanitária e Psiquiátrica Brasileira certamente passam pela ampliação das ações de saúde mental na atenção básica.

As pesquisas de apoio a decisão na área de saúde, muitas vezes enfocam o diagnóstico e não o caráter gerencial da instituição. Portanto, as unidades de saúde com todas as suas particularidades, necessitam de informações confiáveis e precisas para auxiliá-las na tomada de decisão. Os hemonúcleos convivem com uma luta constante na captação de doadores de sangue para que possam garantir hemocomponentes em quantidade necessária e qualidade para a sua região de abrangência e, informações que possam auxiliá-los na manutenção desses estoques são imprescindíveis. A tecnologia Data Warehousing pode trazer muitos benefícios nesse sentido, por possibilitar o armazenamento de dados históricos que relacionados podem demonstrar tendências e identificar relacionamentos muitas vezes desconhecidos, além de utilizar ferramentas de fácil interação com o usuário. Dessa forma, essa pesquisa tem como objetivo desenvolver uma ferramenta de apoio à decisão que extraia dados do banco de dados transacional atual do Hemonúcleo Regional de Jaú e consista esses dados de forma que as informações possam ser acessadas de maneira simples e rápida pelo usuário final. / Many times, researches sorrounding the health area focus on the diagnostic instead of the managerial character of the institution. Because of this, the health units with their details need reliable and precise information to help them in their decision making. The blood banks live a constant battle to capture blood donors to guarantee a good quantity and quality of blood components for their region and they need information that can help them maintain storage of the blood. Data Warehouse technology brings a lot of benefits because they allow the storage of historic data that, when related, can present tendences and identify unknown relationships. Besides, Data Warehouse technology frequently uses user-friendly interface tools. Therefore, this research has a aim to develop a decision supporting tool that extract data from the current transaction database of Regional Blood Bank of Jau and that check these data so that the information may be easily and quickly accessed by the final user(s).

Nesta dissertação são feitas três abordagens. Na primeira apresentam-se os componentes necessários para que se possa compreender melhor o cenário atual onde se encontram aqueles que são os responsáveis pelo processo decisório nas empresas. São abordados as evoluções do processo decisório e do suporte ao mesmo, suas etapas e os seus fatores de influência. A segunda abordagem é relativa às três ferramentas que constituem a nova geração de Sistemas de Apoio à Decisão. A primeira ferramenta é o data warehouse, um banco de dados específico para propósitos gerenciais e que é independente dos bancos de dados operacionais. A segunda ferramenta é o On-Line Analytical Processing (OLAP) e é utilizada para se realizar análises sofisticadas, que permitem aos seus usuários compreenderem melhor os negócios que são realizados na empresa. A última ferramenta é o data mining que permite que se faça uma análise nos dados armazenados, durante anos, para que se descubram relacionamentos ocultos entres os dados, revelando perfis de compras e de clientes; desta forma, as informações obtidas podem se tornar estratégias de negócios. Com a abordagem destas três novas ferramentas, deseja-se analisar o que existe de mais avançado, atualmente, para dar um melhor suporte ao processo decisório, sem entrar nos detalhes estritamente técnicos destas tecnologias. A terceira abordagem é constituída de exemplos de empresas que implementaram estas ferramentas e os resultados obtidos, assim como pelas tendências destas ferramentas para os próximos anos. / In this dissertation we will deal with three approaches. On the first we present the necessary elements to make one understand better the current scenery where the responsible persons for the decision process of companies meet. The evolution of the decision process and its support, phases and influence factors. The second approach is related to the three tools that constitute the new generation of Decision Support Systems. The first tool is the data warehouse, a specific database for the managerial purposes that is independent from the operational databases. The second tool is the On-Line Analytical Processing (OLAP) used in carrying out sophisticated analyses allowing its users a better understanding of the business accomplished in the company. The last tool is the data mining that allows for an analysis of the data stored along the years so that one is able to find out the correct relationship among the collect’s data, revealing business and clients profiles. In such way all the information gathered in the process can be converted into business strategy. With the approach of these three new tools we intend to analyze the most advanced techniques available nowadays to give a better decision support without getting into strictly technical details of these technologies. The third approach is made up of examples of companies that implemented such tools and the attained results, as well, the trends for these tools in the coming years.