Made available in DSpace on 2016-08-17T14:52:55Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Anderson Araujo Casanova.pdf: 587331 bytes, checksum: 45bf9a1dbbcfa2f595d1baf7e3651125 (MD5) Previous issue date: 2005-06-28 / This work presents studies that culminated in the development of a data mining algorithm that extracts knowledge in a more efficient way and allows for a better use of the collected information. Decisions based on imprecise information and a lack of criteria can cause the relatively few resources available to be poorly applied, burdening taxpayers and consequently the state. This much-needed information which allows for the fairest and most efficient application of available resources and which would facilitate the work of the users as well as those who render the services should be based upon consideration of the great variety of established criteria. The making of a decision should be based upon the evaluation of the most varied types of data and be analyzed by specialists who can judge which are true needs, so that the criteria for the search of knowledge may be defined. The Algorithm of Inverse Confidence - ACI accomplishes data mining using the technique of association rules, and it proposes a new measure that enlarges the dimension of extracted information through five fixed rules. ACI also classifies and associates items, using the concept of the fuzzy logic, through parameters established by the user. ACI was applied in the surgical center of HUUFMA - Academical Hospital of the Federal University of Maranhão - envisioning the extraction of knowledge (standards). / Este trabalho apresenta estudos que culminaram no desenvolvimento de um algoritmo de mineração de dados que, faz extração de conhecimento e que possibilita um melhor aproveitamento das informações coletadas. Decisões baseadas em informações imprecisas e com falta de critérios podem fazer com que recursos, de qualquer tipo, sejam mal aplicados. A informação necessária que tornem a aplicação dos recursos mais justa e eficiente, e que facilitem o trabalho tanto dos usuários de um determinado serviço quanto aos que prestam o serviço, devem ser baseadas considerando a grande variedade de critérios estabelecidos. A tomada de decisão deve ser com base na avaliação dos mais variados tipa de dados e analisada por especialistas que julguem quais as necessidades, para que os critérios de busca do conhecimento sejam definidos. O Algoritmo da Confiança Inversa ACI realiza mineração de dados utilizando a técnica de regras de associação e propõe uma nova medida que amplia a dimensão das informações extraídas através de cinco regras fixas. O ACI também classifica e associa itens similares, utilizando o conceito da lógica nebulosa (fuzzy logic), através de parâmetro estabelecido pelo usuário. O ACI foi aplicado no centro cirúrgico do HUUFMA Hospital Universitário da Universidade Federal do Maranhão visando à extração de conhecimento (padrões).