Um Estudo sobre Melhorias na Qualidade dos Dados para Análises no Domínio da Saúde - Silveira, Júlia Nakayama; Mello, Ronaldo dos Santos (Anais da Escola Regional de Banco de Dados (ERBD); 2026: Anais da XXI Escola Regional de Banco de DadosDO - 10.5753/erbd.2026.20724, 2026)
A heterogeneidade, fragmentação e uso secundário de dados clínicos tornam a qualidade de dados um requisito central para análises avançadas e aplicações de inteligência artificial em saúde. Este artigo apresenta um estudo sobre melhorias na qualidade de dados visando análises mais efetivas sobre esses dados, considerando o domínio de Saúde. O estudo inclui uma revisão sistemática da literatura para identificar estratégias, dimensões/métricas, tecnologias, desafios e resultados associados à avaliação e melhoria da qualidade de dados do domínio, seguido de uma visão geral e uma análise comparativa dos trabalhos encontrados. Os resultados do estudo indicam convergência no uso de dimensões clássicas, como completude e acurácia, e de indicadores agregados para mensuração comparável. Observa-se também a evolução tecnológica de dashboards e frameworks de validação para soluções baseadas em aprendizado de máquina, monitoramento em tempo real e abordagens emergentes que utilizam LLM e aprendizado federado.