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Revista de Saúde Pública

Print version ISSN 0034-8910

Abstract

MALUCELLI, Andreia et al. Clasificación de microáreas de riesgo con uso de mineración de datos. Rev. Saúde Pública [online]. 2010, vol.44, n.2, pp.292-300. ISSN 0034-8910.  http://dx.doi.org/10.1590/S0034-89102010000200009.

OBJETIVO: Identificar, con auxilio de técnicas computacionales, reglas relacionadas con las condiciones del ambiente físico para la clasificación de microáreas de riesgo. MÉTODOS: Investigación exploratoria, desarrollada en la ciudad de Curitiba, Sur de Brasil, en 2007, dividida en tres etapas: identificación de atributos para clasificar una microárea; construcción de una base de datos; y aplicación del proceso de descubrimiento de conocimiento en base de datos, por medio de la aplicación de mineración de datos. El conjunto de atributos involucró las condiciones de infraestructura, hidrografía, suelo, área de diversión, características de la comunidad y existencia de vectores. La base de datos fue construida con datos obtenidos en entrevistas con agentes comunitarios de salud, siendo utilizado un cuestionario con respuestas cerradas, elaborado con los atributos esenciales, seleccionados por especialistas. RESULTADOS: Fueron identificados 49 atributos, siendo 41 esenciales y ocho irrelevantes. Fueron obtenidas 68 reglas con la mineración de datos, las cuales fueron analizadas bajo la perspectiva de desempeño y calidad y divididas en dos conjuntos: las inconsistentes y las que confirman el conocimiento de especialistas. La comparación entre los conjuntos mostró que las reglas que confirmaban el conocimiento, a pesar de tener desempeño computacional inferior, fueron consideradas más interesantes. CONCLUSIONES: La mineración de datos ofreció un conjunto de reglas útiles y comprensibles, capaces de caracterizar microáreas, clasificándolas con respecto al grado de riesgo, con base en características del ambiente físico. La utilización de las reglas propuestas permite que la clasificación de una microárea pueda ser realizada de forma más rápida, menos subjetiva, manteniendo un patrón entre los equipos de salud, superando la influencia de la percepción particular de cada componente del equipo.

Keywords : Bases de Datos como Asunto; Bases de Datos Factuales; Bases del Conocimiento; Inteligencia Artificial; Indicadores Ambientales; Riesgos Ambientales; Mapa de Riesgo.

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