ONTOVID - Uma Abordagem para Construção de Grafos de Conhecimento Semântico com Enfoque em Notificações e Óbitos Relacionados ao Novo Coronavírus (COVID-19)

  • Nacles B. P. Gomes UFBA
  • Sandro de C. Franco UFBA
  • Laís do N. Salvador UFBA

Resumo


Muitas são as dificuldades enfrentadas pelos municípios brasileiros na obtenção de informações estratégicas que possibilitem a tomada de decisões devido ao modelo de gestão descentralizado e a falta de sistemas interoperáveis que facilitem a realização de análises complexas. Com a pandemia do novo coronavírus (COVID-19), a obtenção de dados de forma rápida e confiável tornou-se ainda mais necessária em função da escalada da doença e da necessidade de rápidas intervenções. Portanto, esse trabalho, mediante a construção de Grafos de Conhecimento Semântico (GCS), a partir da integração das bases de dados do SIM (Sistema de Informações sobre Mortalidade) e do e-SUS (Notifica), teve como ojetivo principal mitigar as deficiências decorrentes da extração de indicadores importantes sobre os óbitos, vacinados e internações. No processo de construção da ONTOVID foram utilizadas a metodologia NeOn e a abordagem OBDI (Ontology-Based Data Integration). Como forma de avaliar a acurácia desta abordagem automática, os dados obtidos na integração foram apresentados e validados pelos gestores da Secretaria de Saúde de Camaçari, que identificaram algumas divergências não detectadas pelo processo manual de coleta de informações executado anteriormente pela equipe.

Palavras-chave: Grafos de Conhecimento Semântico (GCS), Integração de Fontes de dados Heterogêneas, Ontologias

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Publicado
07/06/2022
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GOMES, Nacles B. P.; FRANCO, Sandro de C.; SALVADOR, Laís do N.. ONTOVID - Uma Abordagem para Construção de Grafos de Conhecimento Semântico com Enfoque em Notificações e Óbitos Relacionados ao Novo Coronavírus (COVID-19). In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE COMPUTAÇÃO APLICADA À SAÚDE (SBCAS), 22. , 2022, Teresina. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2022 . p. 425-436. ISSN 2763-8952. DOI: https://doi.org/10.5753/sbcas.2022.222723.