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Cadernos de Saúde Pública

versão impressa ISSN 0102-311X

Resumo

GONCALVES, Rita de Cassia Braga  e  FREIRE, Sergio Miranda. Segmentación de nombres a través de los modelos ocultos de Markov y su aplicación en la vinculación de registros. Cad. Saúde Pública [online]. 2014, vol.30, n.10, pp.2039-2048. ISSN 0102-311X.  https://doi.org/10.1590/0102-311X00191313.

Este estudio tiene como objetivo evaluar el uso de los modelos ocultos de Markov (HMM) para la segmentación de nombres y de su influencia en la vinculación de registros médicos. Los modelos HMM se aplicaron a la segmentación de los nombres del paciente y de la madre en las bases del Sistema de Información sobre Mortalidad (SIM), Subsistema de Información para los procedimientos de alta complejidad (APAC), y Sistema de Información Hospitalaria. Una muestra de 200 pacientes de cada base fue segmentada por HMM y el resultado se comparó con la obtenida por los autores. Las bases APAC-SIM y APAC-AIH se vincularon con 3 diferentes estrategias de segmentación, siendo una de ellas por HMM. La conformidad de la segmentación por HMM varió de 90,5% a 92,5%. Las estrategias dieron resultados similares en la vinculación. Este estudio sugiere que la segmentación de nombres brasileños por HMM no es más eficaz en el proceso de vinculación que la segmentación tradicional.

Palavras-chave : Cadenas de Markov; Sistemas de Información; Base de Datos.

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