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Integração de Dados Baseada em Ontologias e Raciocínio Automático: Estudo de Caso com Dados Públicos de Saúde

Submitted by Pedro Henrique Rodrigues (pedro.henriquer@ufpe.br) on 2015-03-05T19:48:46Z
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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.

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufpe.br:123456789/10973
Date10 September 2012
CreatorsFernandes, Roberta de Medeiros
ContributorsFreitas, Frederico Luiz Gonçalves de
PublisherUniversidade Federal de Pernambuco
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguageBreton
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Sourcereponame:Repositório Institucional da UFPE, instname:Universidade Federal de Pernambuco, instacron:UFPE
RightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil, http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/, info:eu-repo/semantics/openAccess

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