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Cadernos de Saúde Pública

versão impressa ISSN 0102-311X

Resumo

GONCALVES, Rita de Cassia Braga  e  FREIRE, Sergio Miranda. Segmentação de nomes por meio de modelos escondidos de Markov e sua aplicação na vinculação 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 estudo visa avaliar a utilização dos modelos escondidos de Markov (HMM) para a segmentação de nomes de pessoas e sua influência na vinculação de registros. Um modelo HMM foi aplicado à segmentação dos nomes do paciente e da mãe nas bases do Sistema de Informações sobre Mortalidade (SIM), Subsistema de Informação de Procedimentos de Alta Complexidade (APAC), e Sistema de Informação Hospitalar (AIH). Uma amostra de 200 pacientes de cada uma das bases foi segmentada via HMM e o resultado foi comparado com a realizada pelos autores. As bases APAC-SIM e APAC-AIH foram vinculadas usando-se três diferentes estratégias de segmentação dos nomes, sendo uma delas via HMM. A conformidade da segmentação via HMM variou de 90,5% a 92,5%. As estratégias de segmentação produziram resultados similares na vinculação de registros. Este estudo sugere que a segmentação de nomes brasileiros por meio do HMM não é mais eficaz no processo de vinculação que segmentações tradicionais.

Palavras-chave : Cadeias de Markov; Sistemas de Informação; Base de Dados.

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