Mineração de Dados aplicada à fisioterapia - Deborah Ribeiro Carvalho; Auristela Duarte Moser; Verônica Andrade da Silva; Marcelo Rosano Dallagassa
INTRODUÇÃO: Com o aumento da quantidade de dados armazenados na prática da Fisioterapia e da área de saúde em geral, amplia-se, também, a possibilidade de obtenção de informações importantes no apoio ao processo decisório dos profissionais de saúde. Porém, muitas vezes, o volume de dados gerados é tão grande que dificulta sua utilização, demandando processos mais sofisticados para a manipulação de tais dados. OBJETIVO: Este artigo se propõe a apresentar e discutir o potencial de utilização do processo KDD sobre um conjunto de dados de acompanhamento fisioterapêutico de pacientes, bem como sua utilidade na tomada de decisões terapêuticas ou profiláticas. METODOLOGIA: Selecionou-se um subconjunto de dados, referentes a prontuários disponíveis em uma clínica de fisioterapia, do qual foram extraídos três grandes grupos-alvo de tarefas de Mineração de Dados: associação, classificação e agrupamento, explicitados no texto. RESULTADOS: Foram extraídos padrões a partir dos dados, de tal forma que se permitisse ao leitor entender passo a passo o processo, ampliando sua compreensão dos resultados obtidos. Foram descobertos padrões em diversos formatos, os quais evidenciaram as possíveis relações entre as variáveis disponíveis. Em seguida, não apenas os padrões foram discutidos, mas, também, a importância da qualidade dos dados coletados. CONCLUSÕES: As etapas de classificação, descoberta de regras de associação e agrupamento dos dados oportunizou melhor entendimento das especificidades de pacientes atendidos pela clínica em questão, ampliando, assim, o conhecimento do profissional na identificação das condutas a serem adotadas.