Aplicação de metodologia de descoberta de conhecimento em dados públicos: explorando os sistemas DATASUS e ALICEWeb

Abstract

Observa-se que, no período de 2005 até 2014, o Brasil apresentou um déficit comercial de US$ 16,074 bilhões relativos ao comércio de fármacos. Esse explícito esforço financeiro, para promover o acesso a medicamentos pela população, pode evitar morbidades e, consequentemente, evitar internações. Apesar do Governo disponibilizar diversos dados abertos, tanto sobre importações quanto sobre saúde, não existe sistema informático que possibilite o cruzamento destas informações e, consequentemente, concluir se as importações de fármacos realmente são válidas para evitar internações. Desta forma, o presente estudo objetivou explorar este fenômeno e contribuir para a melhoria da gestão do conhecimento em saúde, aplicando o modelo Buzeti, que permite a descoberta de conhecimento em dados públicos dos sistemas DATASUS e ALICEWeb. Inicialmente foram estudadas as metodologias existentes que viabilizassem a descoberta do conhecimento, sendo então definido o modelo Buzeti. Salienta-se que foram escolhidos conceitos advindos do Knowledge Discovery in Database (KDD), que permitem a extração de padrões, associações, regras, clusters e outras formas de codificação. Na sequência foram realizadas as seguintes etapas propostas pelo modelo Buzeti: compreensão dos sistemas ALICEWeb e DATASUS e dados, preparação e modelagem dos dados referentes a importação de fármacos e internaçõe. O cruzamento desses dados gerou conhecimentos relevantes para serem avaliados por especialistas da área da saúde. Finalmente, a grande contribuição desse estudo é a compreensão do uso de uma metodologia KDD que permite a criação de novos conhecimentos a partir de dados públicos.