| Campo DC | Valor | Idioma |
| dc.contributor.advisor | Araújo Júnior, Rogério Henrique de | pt_BR |
| dc.contributor.author | Paiva, Douglas Francisco Cruz | pt_BR |
| dc.date.accessioned | 2026-06-16T11:00:53Z | - |
| dc.date.available | 2026-06-16T11:00:53Z | - |
| dc.date.issued | 2026-06-16 | - |
| dc.date.submitted | 2025-12-10 | - |
| dc.identifier.citation | PAIVA, Douglas Francisco Cruz. Uso de visão computacional para a indexação e categorização de prontuários médicos e documentos de unidades de saúde. 2025. 119 f., il. Dissertação (Mestrado em Ciência da Informação) — Universidade de Brasília, Brasília, 2025. | pt_BR |
| dc.identifier.uri | http://repositorio.unb.br/handle/10482/54846 | - |
| dc.description | Dissertação (mestrado) — Universidade de Brasília, Faculdade de Ciência da Informação, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Informação, 2025. | pt_BR |
| dc.description.abstract | A gestão de grandes volumes de informações em unidades de saúde, especialmente prontuários médicos, enfrenta desafios relacionados à organização, recuperação e proteção da privacidade dos dados. Esta pesquisa tem como objetivo desenvolver e validar um sistema automatizado, local e seguro para indexação e categorização de documentos de instituições de saúde, utilizando técnicas de visão computacional e princípios arquivísticos. A metodologia adotada combina abordagem qualitativa e quantitativa, com revisão bibliográfica detalhada, desenvolvimento de um protótipo de visão computacional e testes comparativos entre a indexação automatizada e a manual. O sistema proposto busca eliminar a necessidade de leitura manual, garantindo conformidade com a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) e promovendo a anonimização de informações sensíveis. O protótipo foi avaliado em termos de eficiência e precisão, demonstrando potencial para reduzir custos, otimizar processos e acelerar a recuperação de dados. A pesquisa integra conceitos da Arquivologia e da Ciência da Informação às inovações tecnológicas, evidenciando que a aplicação de inteligência artificial na gestão de documentos pode aprimorar a assistência, o ensino e a pesquisa em saúde. Os resultados indicam que a automação permite maior padronização e segurança na manipulação de prontuários, além de reduzir erros e liberar profissionais para atividades mais estratégicas. Conclui-se que a implementação de sistemas autônomos e locais contribui para a soberania tecnológica em instituições de saúde, especialmente em regiões com desigualdades estruturais, oferecendo soluções acessíveis e replicáveis para a melhoria da gestão de documentos. | pt_BR |
| dc.language.iso | por | pt_BR |
| dc.rights | Acesso Aberto | pt_BR |
| dc.title | Uso de visão computacional para a indexação e categorização de prontuários médicos e documentos de unidades de saúde | pt_BR |
| dc.type | Dissertação | pt_BR |
| dc.subject.keyword | Visão computacional | pt_BR |
| dc.subject.keyword | Gestão de documentos | pt_BR |
| dc.subject.keyword | Prontuário médico | pt_BR |
| dc.subject.keyword | Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) | pt_BR |
| dc.rights.license | A concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.unb.br, www.ibict.br, www.ndltd.org sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra supracitada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data. | pt_BR |
| dc.description.abstract1 | The management of large volumes of information in healthcare facilities, particularly
medical records, faces challenges related to organization, retrieval, and data privacy
protection. This research aims to develop and validate an automated, local, and secure
system for indexing and categorizing hospital documents using computer vision
techniques and archival principles. The methodology combines qualitative and
quantitative approaches, including a detailed literature review, the development of a
computer vision prototype, and comparative tests between automated and manual
indexing. The proposed system seeks to eliminate the need for manual reading,
ensuring compliance with the General Data Protection Law (LGPD) and promoting the
anonymization of sensitive information. The prototype was evaluated in terms of
efficiency and accuracy, demonstrating potential to reduce costs, optimize processes,
and accelerate data retrieval. The study integrates concepts from Archival Science and
Information Science with technological innovations, highlighting that artificial
intelligence applications in Record Management can enhance healthcare services,
education, and research. The results indicate that automation allows for greater
standardization and security in handling medical records while reducing errors and
freeing professionals for more strategic activities. It is concluded that implementing
autonomous and local systems contributes to technological sovereignty in healthcare
institutions, particularly in regions with structural inequalities, providing accessible and
replicable solutions for improving record management. | pt_BR |
| dc.description.unidade | Faculdade de Ciência da Informação (FCI) | pt_BR |
| dc.description.ppg | Programa de Pós-Graduação em Ciência da Informação | pt_BR |
| Aparece nas coleções: | Teses, dissertações e produtos pós-doutorado
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