Utilize este identificador para referenciar este registo: https://hdl.handle.net/1822/23408

TítuloExtracção 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
Data2012
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.
TipoDissertação de mestrado
DescriçãoDissertação de mestrado integrado em Engenharia Biomédica
URIhttps://hdl.handle.net/1822/23408
AcessoAcesso aberto
Aparece nas coleções:BUM - Dissertações de Mestrado
DI - Dissertações de Mestrado

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