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Correlação probabilística implementada em spark para big data em saúde

Submitted by Santos Davilene (davilenes@ufba.br) on 2016-05-30T16:15:43Z
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Dissertação_Mestrado_Clicia(1).pdf: 2228201 bytes, checksum: d990a114eac5a988c57ba6d1e22e8f99 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-05-30T16:15:43Z (GMT). No. of bitstreams: 1
Dissertação_Mestrado_Clicia(1).pdf: 2228201 bytes, checksum: d990a114eac5a988c57ba6d1e22e8f99 (MD5) / A aplicação de técnicas de correlação probabilística em registros de saúde ou socioeconômicos de uma população tem sido uma prática comum entre epidemiologistas como
base para suas pesquisa não-experimentais. Entretanto, o crescimento do volume dos dados comum ao cenário imposto pelo Big Data provocou uma carˆencia por ferramentas computacionais capazes de lidar com esses imensos reposit´orios. Neste trabalho é descrita uma solução implementada no framework de processamento em cluster Spark para a correlação probabilística de registros de grandes bases de dados do Sistema Público de Saúde
brasileiro. Este trabalho está vinculado a um projeto que visa analisar a relação entre o Programam Bolsa Família e a incidência de doen¸cas associadas á pobreza, tais como hanseníase e tuberculose. Os resultados obtidos demonstram que esta implementação
provê qualidade competitiva em relação a outras ferramentas e abordagens existentes, comprovada pela superioridade das métricas de tempo de execução.

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:192.168.11:11:ri/19308
Date05 March 2015
CreatorsPita, Robespierre Dantas da Rocha
ContributorsBarreto, Marcos Ennes, Boratto, Murilo do Carmo, Santos, Carlos Antonio de Souza Teles, Rios, Ricardo Araujo
PublisherInstituto de Matemática. Departamento de Ciência da Computação, Mestrado Multiinstitucional em Ciência da Computação, UFBA, brasil
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Sourcereponame:Repositório Institucional da UFBA, instname:Universidade Federal da Bahia, instacron:UFBA
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess

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