Detecção de anomalia através da comparação de modelos representativos - Gelatti, Giovana Jaskulski; Rodrigues, Pedro Pereira; Carvalho, André Carlos P. L. F. de (Anais Estendidos do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS), 2021)
Existem barreiras burocráticas e de ideais que tornam a comparação de departamentos e identiﬁcação de padrões, em geral, tarefas difíceis. A exploração dos dados coletados, juntamente com um modelo descritivo induzido a partir desses dados, podem ajudar a identiﬁcar modelos destoantes e promover a comparação das instituições. O estudo propõe a criação de modelos de redes Bayesianas capazes de representar e extrair conhecimentos novos e signiﬁcativos a partir dos dados nas variáveis utilizadas no estudo de caso. São selecionadas variáveis sobre secções obstétricas de hospitais de Portugal para a criação do modelo de cada entidade/secção. As funções do pacote R "bnlearn" foram usadas para manipular e recriar dados no modelo. O desempenho deste modelo foi validado quanto à capacidade de recriar dados. Para construir uma matriz de distâncias entre modelos para identiﬁcação de entidades destoantes, a distância de Hamming. As anomalias detectadas pela comparação dos modelos criados foram validadas por especialista de acordo com a escala Likert. Os dados foram descritos e recriados através de redes Bayesianas com imputação de dados, com referência signiﬁcativa aos dados reais. A comparação dos modelos sobre as secções de obstetrícia identiﬁcou padrões e anomalias. A comparação permitiu diferenciar os setores com diferentes taxas de cesárea e distribuição nos grupos de Robson, de acordo com as variáveis selecionadas, preservando o acesso aos dados reais das instituições.