Submitted by Pedro Henrique Rodrigues (pedro.henriquer@ufpe.br) on 2015-03-05T19:48:46Z
No. of bitstreams: 2
dissertacao_roberta_fernandes.pdf: 3832636 bytes, checksum: 3fe55db8660c170527380e407865a71b (MD5)
license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-03-05T19:48:46Z (GMT). No. of bitstreams: 2
dissertacao_roberta_fernandes.pdf: 3832636 bytes, checksum: 3fe55db8660c170527380e407865a71b (MD5)
license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5)
Previous issue date: 2012-09-10 / No Brasil atualmente, quantidades consideráveis de dados úteis à vigilância epidemiológica encontram-se armazenados nos bancos de dados dos diversos sistemas de informações em saúde criados pelo Ministério da Saúde. Esse dados, dispostos em fontes de dados isoladas e de sintaxes heterogêneas, muitas vezes não podem ser comparados, pois representações tabulares não possuem uma semântica explícita. Além disso, as ferramentas utilizadas para a integração dessas bases de dados, preocupam-se apenas em listar os casos em comum presentes nas duas bases de dados, deixando a análise e extração das informações úteis à epidemiologia, a cargo dos profissionais treinados na ferramenta.
Com base nesse cenário, esse estudo propõe uma solução de integração de dados baseada em ontologias. Pretende-se, com os dados epidemiológicos integrados através de ontologias e empregados através de ferramentas oriundas dos padrões da Web Semântica (WS), minimizar a intervenção humana no processo de análise dos dados, provendo assim maior agilidade ao acesso de informações advindas das fontes de dados de saúde.
Para ilustrar a utilidade e complexidade de tal solução foi construído um estudo de caso real de integração semântica dos dados através do emprego de múltiplas ontologias com informações sobre a Classificação Estatística Internacional de Doenças e Problemas Relacionados à Saúde (CID-10), localização geográfica, doenças negligenciadas (Leishmaniose, Dengue, entre outras) e morbidade - com as fontes de dados do Ministério da Saúde (MS) citadas de forma a explorar os dados no contexto epidemiológico. Através dessa abordagem, em comparação a consultas relacionais em bancos de dados isolados, é ilustrado o enriquecimento das consultas complexas aos dados de saúde com a integração de conhecimento de diferentes naturezas (geográfico e de doenças) e utilizando raciocínio automático não-trivial.
Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufpe.br:123456789/10973 |
Date | 10 September 2012 |
Creators | Fernandes, Roberta de Medeiros |
Contributors | Freitas, Frederico Luiz Gonçalves de |
Publisher | Universidade Federal de Pernambuco |
Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
Language | Breton |
Detected Language | Portuguese |
Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
Source | reponame:Repositório Institucional da UFPE, instname:Universidade Federal de Pernambuco, instacron:UFPE |
Rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil, http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/, info:eu-repo/semantics/openAccess |
Page generated in 0.0026 seconds