An algorithm for deduplication and insurance of quality in a database for ASD diagnosis: proposal and qualitative evaluation - Mauricio, Sarah Klock; Brentani, Helena; Portolese, Joana; Madanelo, Luciana; Machado-Lima, Ariane; Nunes, Lima Fátima L. S. (Anais Estendidos do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS), 2025)
O diagnóstico do Transtorno do Espectro Autista (TEA) requer a atuação de profissionais de saúde altamente treinados, o que limita o acesso ao diagnóstico. O diagnóstico assistido por computador utilizando biomarcadores pode ser uma alternativa para tornar o diagnóstico mais acessível. No entanto, a disponibilidade de bases de dados públicas para apoiar o desenvolvimento de sistemas CAD ainda é um desafio. Este estudo apresenta um algoritmo projetado para identificar falhas na qualidade dos dados em um banco de dados para diagnóstico de TEA, como registros duplicados e dados ausentes, na plataforma Research Electronic Data Capture. A ferramenta automatiza a detecção de erros e gera relatórios estruturados para auxiliar profissionais de saúde na correção dos dados. Uma avaliação qualitativa confirmou sua utilidade e indicou que o tempo necessário para identificar erros pode ser reduzido em cerca de 15 vezes, contribuindo para minimizar o esforço necessário para manter uma base de dados consistente.