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A quantidade de informacoes armazenadas em banco de dados esta crescendo em uma velocidade maior que a capacidade computacional e humana de interpretar esses dados. Logo, a medida que o uso de sistemas de banco de dados cresce, os usuarios exigem funcionalidades adicionais, com a finalidade de facilitar a implementacao de aplicacoes de usuario mais avancadas e mais complexas. A busca por informacoes contidas em bancos de dados tem acontecido de forma ampla e generalizada e, mais especificamente nos banco de dados medicos, foco deste trabalho, tem sido alvo de muitas pesquisas, como: mineracao de dados, seguranca, etica e/ou sigilo dos dados, modelo de predicao, sistemas de apoio a decisao, utilizacao de tecnicas inteligentes, entre outros. Diante do exposto, o objetivo deste trabalho e o desenvolvimento de uma ferramenta para extracao de conhecimento utilizando primitivas temporais, intitulada OpMM ( Open Medical Mining ), baseado nas etapas do Knowledge Discovery Database (KDD), a fim de subsidiar profissionais da area medica para auxilio ao seu diagnostico. A ferramenta esta baseada em tecnicas e algoritmos de mineracao de dados, atraves do algoritmo de arvore de decisao. O OpMM tem como principio a transformacao dos dados em informacoes, por meio do conhecimento dos especialistas e dos parâmetros de normalidade dos sinais vitais de pacientes. Para validacao da ferramenta utilizou-se um estudo de caso em pacientes internados em UTI atraves do banco dados publico Multiparameter Intelligent Monitoring in Intensive Clinical (MIMIC II).

OpMM - FERRAMENTA PARA EXTRAÇÃO DE CONHECIMENTO UTILIZANDO PRIMITIVAS TEMPORAIS: UM ESTUDO DE CASO EM PACIENTES INTERNADOS EM UTI