A Aplicação do Processo de KDD aos Dados da COVID-19: Um Estudo de Caso no Rio Grande do Sul, Brasil - Heisler, Gabriel V.; Assunção, Joaquim V. C. (Anais da Escola Regional de Banco de Dados (ERBD), 2024)
Diante da crescente quantidade de dados vinculados a um sistema de saúde complexo, surgem desafios para aprimorar a tomada de decisões com base em padrões de dados. Para enfrentar essa questão, é fundamental explorar a mineração de dados como uma ferramenta para extrair insights valiosos. Este estudo focaliza a aplicação do processo de Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados (Knowledge Discovery in Databases – KDD), especialmente nas fases preliminares e de mineração de dados, para identificar padrões nos dados da pandemia de COVID-19 no Rio Grande do Sul, Brasil. Nossas análises revelaram padrões interessantes, como a associação entre sintomas específicos e desfechos dos pacientes. Embora os resultados ofereçam insights valiosos, é importante ressaltar que este estudo não tem a intenção de fornecer conclusões definitivas sobre a relação causal entre os sintomas e os resultados dos pacientes. Em vez disso, busca-se apresentar padrões identificados nos dados, sem interpretar seu significado clínico. Essas descobertas têm o potencial de informar futuras investigações e fornecer uma base sólida para a tomada de decisões proativas em saúde pública.