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https://hdl.handle.net/1822/23408
Título: | Extracção de conhecimento a partir do software Open-Source de Business Intelligence Pentaho em Unidade de Cuidados Intensivos |
Autor(es): | Viana, Marta Alexandra Rolo Neiva |
Orientador(es): | Machado, José Manuel Ferreira |
Data: | 2012 |
Resumo(s): | As organizações de saúde têm como principal objectivo a prestação de
serviços de qualidade à população, e a tomada de decisões de forma rápida
e e caz é essencial para que tais objectivos sejam atingidos. Deste modo,
neste sector, a adopção de ferramentas tecnológicas automatizadas que facilitam
este processo tem vindo a aumentar ao longo dos anos. Neste contexto,
surge o conceito de Business Intelligence (BI) que auxilia a tomada de decisão
por parte dos pro ssionais de saúde, uma vez que estes sistemas se baseiam
na Extracção de Conhecimento (EC) gerado pelos sistemas de informação
transaccionais, sendo capazes de integrar uma enorme quantidade de dados
provenientes de diversas fontes, normalmente de bases de dados que se encontram
em diferentes tecnologias, plataformas e totalmente desintegradas.
Assim, ultrapassando-se a heterogeneidade das bases de dados, através da
estruturação dos dados, extrai-se informação que permitirá atingir conhecimento
importante para as decisões clínicas.
Especi camente, a Unidade de Cuidados Intensivos (UCI) de um hospital
é a unidade mais cara e que mais recursos exige, de tal forma que os sistemas
de BI podem desempenhar um papel preponderante não só na racionalização
dos custos, mas também na melhoria da qualidade dos cuidados prestados,
através da monitorização dos dados clínicos dos pacientes. Deste modo, este
projecto pioneiro incidiu na análise da aplicação do Pentaho, um software
Open-Source (OS) de BI, nos processos de EC a estas unidades hospitalares,
tendo como fonte os dados dos pacientes de um hospital localizado no Norte
de Portugal, avaliando o conhecimento obtido e o seu impacto na tomada de
decisão.
Este software disponibiliza ferramentas que analisam, sintetizam, assimilam
e dão sentido às enormes quantidades de informação, sendo capaz
de estabelecer ligações so sticadas e discernir padrões, dando oportunidade
para tirar conclusões e agir de forma preventiva. Health organizations have as their main objective the provision of quality services to the population, so making decisions in a fast and e ective way is essential to achieve these objectives. Thus, in this sector, the adoption of technological and automated tools that facilitate this process has been increasing over the past few years. In this context, it arises the concept of BI which assists decision making by physicians, since these systems are based on the knowledge extraction generated by transactional information systems, being able to integrate a huge amount of data from various sources - tipically databases which are in di erent technologies, platforms, and completely disintegrated. Thus, passing up the databases' heterogeneity, by structuring the data, it is possible to extract important and useful information for clinical decisions. Speci cally, the Intensive Care Unit (ICU) of a hospital is the most expensive unit and the one that requires more resources, such that BI systems can play an important role not only in streamlining costs, but also improving the quality of care provided, through constant patients monitoring. Thus, this pioneering project focused on reviewing the implementation of Pentaho, an OS BI tool, in the knowledge extract processes at the ICUs, having as data source clinical data of patients from an hospital located in the north of Portugal, assessing the knowledge gained and its impact on decision making. This software provides tools that analyze, synthesize, assimilate and make sense of massive amounts of information, being able to discern and to liaise sophisticated standards, giving an opportunity to draw conclusions and act preventively. |
Tipo: | Dissertação de mestrado |
Descrição: | Dissertação de mestrado integrado em Engenharia Biomédica |
URI: | https://hdl.handle.net/1822/23408 |
Acesso: | Acesso aberto |
Aparece nas coleções: | BUM - Dissertações de Mestrado DI - Dissertações de Mestrado |
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