Título:	Uso de businnes inteligence no monitoramento epidemiológico da dengue no Distrito Federal
Outros títulos:	Businnes inteligence use to dengue epidemiologic monitoring of Brasil Federal District
Autor(es):	Lustosa, Jorge Luis da Silva
Orientador(es):	Brasil, Lourdes Mattos
Coorientador(es):	Obara, Marcos Takashi
Assunto:	Business intelligence Mineração de dados (Computação) Dengue - epidemiologia Dengue - Distrito Federal (Brasil) Geocodificação Sistemas de informação geográfica
Data de publicação:	11-Jul-2019
Data de defesa:	10-Dez-2018
Referência:	LUSTOSA, Jorge Luis da Silva. Uso de businnes inteligence no monitoramento epidemiológico da dengue no Distrito Federal. 2018. 83 f., il. Dissertação (Mestrado em Engenharia Biomédica)—Brasília, 2018.
Abstract:	Dengue cases increase worldwide and quality information is essential for control and prevention. Currently, it is one of the fastest growing infectious diseases in the world in the 21st century according to the World Health Organization. In Brazil, cases of dengue are reported to the Ministry of Health and registered in the National System of Notification of Injuries (SINAN). Patient addresses are recorded in free text and in many cases are incorrectly or incompletely recorded, making it difficult to perform spatial analyzes. Analyzing these cases from a spatial perspective allows us to create much more effective vector control strategies by concentrating the combat effort in locations with more cases and greater need. In order to perform this type of analysis it is necessary to transform the patient's addresses into geographic coordinates in a process called geocoding. Using data mining techniques it was possible to improve the quality of address records by correcting abbreviations and incorrect or incomplete information. Thus allowing geocoding more than 70,000 cases of dengue, and create a series of analysis panels with business intelligence. In this research the geocoding rate of the addresses obtained a success rate in geocoding of 82%. When compared to other processes of geocoding the SINAN data, this success rate is generally 62%. This improvement in outcome was possible due to the use of a three step process. The first one, to improve the quality of the addresses, the second, geocoding using the national base of CEP and the third, of aggregation of the data using the CEP of the addresses. After the georeferenced data, using the business intelligence software Tableau, it was possible to analyze the data and to understand the cases in a visual way, identifying geographic and volumetric patterns that allow decisions in the fight against dengue vector much more effective.
Unidade Acadêmica:	Faculdade de Ciências e Tecnologias em Engenharia (FCTE) – Campus UnB Gama
Informações adicionais:	Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade UnB Gama, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Biomédica, 2018.
Programa de pós-graduação:	Programa de Pós-Graduação em Engenharia Biomédica
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Aparece nas coleções:	Teses, dissertações e produtos pós-doutorado

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