Detecção de anomalia através da comparação de modelos representativos

  • Giovana Jaskulski Gelatti USP
  • Pedro Pereira Rodrigues FMUP
  • André Carlos P. L. F. de Carvalho USP

Resumo


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.

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Publicado
15/06/2021
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GELATTI, Giovana Jaskulski; RODRIGUES, Pedro Pereira; CARVALHO, André Carlos P. L. F. de. Detecção de anomalia através da comparação de modelos representativos. In: CONCURSO DE TESES E DISSERTAÇÕES - SIMPÓSIO BRASILEIRO DE COMPUTAÇÃO APLICADA À SAÚDE (SBCAS), 21. , 2021, Evento Online. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2021 . p. 7-12. ISSN 2763-8987. DOI: https://doi.org/10.5753/sbcas.2021.16093.