Uma Abordagem Influenciada por Pré-processamento para Aprendizagem do Processo de Regulação Médica

Autores

  • Flávio Henrique Duarte de Araújo Universidade Federal do Piauí
  • André Macedo Santana Universidade Federal do Piauí
  • Pedro de Alcântara dos Santos Neto Universidade Federal do Piauí

Palavras-chave:

Classificação, Mineração de dados, Planos de Pré-pagamento em Saúde

Resumo

Objetivo: Apresentar uma metodologia que utiliza técnicas de pré-processamento para melhorar a qualidade dos dados presentes na base de dados de uma Operadora de Plano de Saúde para, em seguida, utilizar técnicas de aprendizado de máquina objetivando aprender o processo de regulação médica. Métodos: Foram utilizadas as métricas de: precisão, recall, acurácia, f-measure, área sob a curva ROC e índice kappa para a comparação dos algoritmos de classificação C4.5, Naive Bayes e Multi Layer Perceptron. Resultados: Para a validação dos resultados foi utilizado o cross-validation 10-fold. O melhor classificador foi o C4.5, com taxa de acerto superior a 91%. Conclusão: Demonstrou-se que o processo de regulação pode ser aprendido por algoritmos de aprendizagem de máquina, porém faz-se necessário utilizar técnicas de pré-processamento para melhorar a qualidade dos dados.

Publicado

2015-03-14

Como Citar

Duarte de Araújo, F. H., Santana, A. M., & dos Santos Neto, P. de A. (2015). Uma Abordagem Influenciada por Pré-processamento para Aprendizagem do Processo de Regulação Médica. Journal of Health Informatics, 7(1). Obtido de https://jhi.sbis.org.br/index.php/jhi-sbis/article/view/317

Edição

Secção

Artigo Original

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