Aplicação de algoritmos de aprendizagem de máquina para mineração de dados sobre beneficiários de planos de saúde suplementar

Authors

  • Oudival Luiz Fraccaro Marins Universidade Estadual de Maringá
  • Everton Fernando Barros Universidade Estadual de Maringá
  • Wesley Romão Universidade Estadual de Maringá
  • Ademir Aparecido Constantino Universidade Estadual de Maringá
  • Celso Lara Souza Benner Tecnologia e Sistemas de Saúde Ltda

Keywords:

Mineração de Dados

Abstract

Grandes bases de dados podem conter conhecimento oculto que poderia auxiliar na tomada de decisões, porém a extração de tal conhecimento não é tarefa trivial sendo necessária a utilização de técnicas de mineração de dados. Operadoras de planos de saúde suplementar normalmente possuem grande quantidade de informações armazenadas a respeito dos procedimentos realizados por seus beneficiários, o que possibilita a existência de conhecimento oculto em suas bases de dados. A literatura apresenta um algoritmo, denominado C5.0, reconhecido como eficiente para resolver a tarefa de classificação em mineração de dados. Neste artigo foram aplicados os algoritmos, de aprendizagem de máquina, C5.0 e PGD (Programação Genética Difusa) em uma base de dados sobre beneficiários de planos de saúde suplementar a fim de validar o algoritmo baseado em programação genética comparando com os resultados da aplicação do algoritmo C5.0.

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Published

2012-06-27

How to Cite

Marins, O. L. F., Barros, E. F., Romão, W., Constantino, A. A., & Souza, C. L. (2012). Aplicação de algoritmos de aprendizagem de máquina para mineração de dados sobre beneficiários de planos de saúde suplementar. Journal of Health Informatics, 4(2). Retrieved from https://jhi.sbis.org.br/index.php/jhi-sbis/article/view/196

Issue

Vol. 4 No. 2 (2012)

Section

Original Articles

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