Saúde em Portugal : estudo das urgências hospitalares através do Data Mining

Qualquer assunto relacionado com a saúde é sempre um tema sensível, pela importância que tem junto da população, já que interage diretamente com o bem-estar das pessoas e, essencialmente, com a sensação de segurança que as estas pretendem ter na prestação dos cuidados básicos de saúde. Dados estatísticos mostram que a população está cada vez mais envelhecida, reforçando a importância da existência de bons centros hospitalares e de um bom Sistema Nacional de Saúde (SNS) (Plano Nacional de Saúde, 2010). Em Portugal, caso os pacientes necessitem de cuidados mais urgentes, podem recorrer ao Serviço de Urgências disponibilizado para toda a população através do SNS. No entanto, a gestão e planeamento deste serviço é complexa, dado este serviço ser frequentemente utilizado por pacientes que não necessitam de cuidados urgentes, levando a que os hospitais deixem de conseguir dar a resposta esperada, implicando a prestação por vezes um serviço de menor qualidade. Neste sentido, analisaram-se dados de um hospital do norte do país com o intuito de perceber o ponto de situação das urgências, de forma a encontrar padrões relevantes através da análise de clusters e de regras de associação. Começando pela análise de clusters, utilizaram-se apenas as variáveis que foram consideradas importantes para o problema, resultando da análise final 3 clusters. O primeiro cluster é constituído por elementos do sexo masculino de todas as idades, o segundo cluster por elementos do sexo masculino mais jovens e por elementos do sexo feminino até aos 60 anos e o terceiro cluster apenas por elementos do sexo feminino a partir dos 40 anos. No final verificaram-se muitas semelhanças entre os clusters 1 e 3, pois ambos continham os pacientes mais idosos, havendo um padrão comum no seu comportamento. No ano 2012 não houve registo de nenhuma epidemia, não havendo por isso nenhuma doença que se destacasse comparativamente às restantes. Concluiu-se também que na maior parte dos casos houve a necessidade de uma intervenção urgente (pulseira de cor Amarela), no entanto a maioria dos pacientes observados conseguiu regressar às suas habitações após as consultas nas Urgências Hospitalares, sem intervenções médicas adicionais. Relativamente às regras de associação, houve a necessidade de transformar e eliminar algumas variáveis que enviesassem o estudo. Após o processo da criação das regras de associação, percebeu-se que as regras eram muito similares entre si, apresentando uma maior confiança nas variáveis que apareceram em maior número (“Pacientes com pulseira de cor Amarela”, “distrito do Porto” ou “Alta Médica para a Residência”).

Modelos de negócios para a internet das coisas baseados em big data : Muzzley, um estudo de caso

A Internet das Coisas tal como o Big Data e a análise dos dados são dos temas mais discutidos ao querermos observar ou prever as tendências do mercado para as próximas décadas, como o volume económico, financeiro e social, pelo que será relevante perceber a importância destes temas na atualidade. Nesta dissertação será descrita a origem da Internet das Coisas, a sua definição (por vezes confundida com o termo Machine to Machine, redes interligadas de máquinas controladas e monitorizadas remotamente e que possibilitam a troca de dados (Bahga e Madisetti 2014)), o seu ecossistema que envolve a tecnologia, software, dispositivos, aplicações, a infra-estrutura envolvente, e ainda os aspetos relacionados com a segurança, privacidade e modelos de negócios da Internet das Coisas. Pretende-se igualmente explicar cada um dos “Vs” associados ao Big Data: Velocidade, Volume, Variedade e Veracidade, a importância da Business Inteligence e do Data Mining, destacando-se algumas técnicas utilizadas de modo a transformar o volume dos dados em conhecimento para as empresas. Um dos objetivos deste trabalho é a análise das áreas de IoT, modelos de negócio e as implicações do Big Data e da análise de dados como elementos chave para a dinamização do negócio de uma empresa nesta área. O mercado da Internet of Things tem vindo a ganhar dimensão, fruto da Internet e da tecnologia. Devido à importância destes dois recursos e á falta de estudos em Portugal neste campo, com esta dissertação, sustentada na metodologia do “Estudo do Caso”, pretende-se dar a conhecer a experiência portuguesa no mercado da Internet das Coisas. Visa-se assim perceber quais os mecanismos utilizados para trabalhar os dados, a metodologia, sua importância, que consequências trazem para o modelo de negócio e quais as decisões tomadas com base nesses mesmos dados. Este estudo tem ainda como objetivo incentivar empresas portuguesas que estejam neste mercado ou que nele pretendam aceder, a adoptarem estratégias, mecanismos e ferramentas concretas no que diz respeito ao Big Data e análise dos dados.

Contributions towards smart cities : exploring block level census data for the characterization of change in Lisbon

The interest in using information to improve the quality of living in large urban areas and its governance efficiency has been around for decades. Nevertheless, the improvements in Information and Communications Technology has sparked a new dynamic in academic research, usually under the umbrella term of Smart Cities. This concept of Smart City can probably be translated, in a simplified version, into cities that are lived, managed and developed in an information-saturated environment. While it makes perfect sense and we can easily foresee the benefits of such a concept, presently there are still several significant challenges that need to be tackled before we can materialize this vision. In this work we aim at providing a small contribution in this direction, which maximizes the relevancy of the available information resources. One of the most detailed and geographically relevant information resource available, for the study of cities, is the census, more specifically the data available at block level (Subsecção Estatística). In this work, we use Self-Organizing Maps (SOM) and the variant Geo-SOM to explore the block level data from the Portuguese census of Lisbon city, for the years of 2001 and 2011. We focus on gauging change, proposing ways that allow the comparison of the two time periods, which have two different underlying geographical bases. We proceed with the analysis of the data using different SOM variants, aiming at producing a two-fold portrait: one, of the evolution of Lisbon during the first decade of the XXI century, another, of how the census dataset and SOM’s can be used to produce an informational framework for the study of cities.

Assessing organizations collaboration readiness: a behavioral approach

Dissertation presented at the Faculty of Sciences and Technology of the New University of Lisbon to obtain the degree of Doctor in Electrical Engineering, specialty of Robotics and Integrated Manufacturing

Vigilância activa de eventos após vacinação

A vigilância de efeitos indesejáveis após a vacinação é complexa. Existem vários actores de confundimento que podem dar origem a associações espúrias, meramente temporais mas que podem provocar uma percepção do risco alterada e uma consequente desconfiança generalizada acerca do uso das vacinas. Com efeito as vacinas são medicamentos complexos com características únicas cuja vigilância necessita de abordagens metodológicas desenvolvidas para esse propósito. Do exposto se entende que, desde o desenvolvimento da farmacovigilância se tem procurado desenvolver novas metodologias que sejam concomitantes aos Sistemas de Notificação Espontânea que já existem. Neste trabalho propusemo-nos a desenvolver e testar um modelo de vigilância de reacções adversas a vacinas, baseado na auto-declaração pelo utente de eventos ocorridos após a vacinação e testar a capacidade de gerar sinais aplicando cálculos de desproporção a datamining. Para esse efeito foi constituída uma coorte não controlada de utentes vacinados em Centros de Saúde que foram seguidos durante quinze dias. A recolha de eventos adversos a vacinas foi efectuada pelos próprios utentes através de um diário de registo. Os dados recolhidos foram objecto de análise descritiva e análise de data-mining utilizando os cálculos Proportional Reporting Ratio e o Information Component. A metodologia utilizada permitiu gerar um corpo de evidência suficiente para a geração de sinais. Tendo sido gerados quatro sinais. No âmbito do data-mining a utilização do Information Component como método de geração de sinais parece aumentar a eficiência científica ao permitir reduzir o número de ocorrências até detecção de sinal. A informação reportada pelos utentes parece válida como indicador de sinais de reacções adversas não graves, o que permitiu o registo de eventos sem incluir o viés da avaliação da relação causal pelo notificador. Os principais eventos reportados foram eventos adversos locais (62,7%) e febre (31,4%).------------------------------------------ABSTRACT: The monitoring of undesirable effects following vaccination is complex. There are several confounding factors that can lead to merely temporal but spurious associations that can cause a change in the risk perception and a consequent generalized distrust about the safe use of vaccines. Indeed, vaccines are complex drugs with unique characteristics so that its monitoring requires specifically designed methodological approaches. From the above-cited it is understandable that since the development of Pharmacovigilance there has been a drive for the development of new methodologies that are concomitant with Spontaneous Reporting Systems already in place. We proposed to develop and test a new model for vaccine adverse reaction monitoring, based on self-report by users of events following vaccination and to test its capability to generate disproportionality signals applying quantitative methods of signal generation to data-mining. For that effect we set up an uncontrolled cohort of users vaccinated in Healthcare Centers,with a follow-up period of fifteen days. Adverse vaccine events we registered by the users themselves in a paper diary The data was analyzed using descriptive statistics and two quantitative methods of signal generation: Proportional Reporting Ratio and Information Component. themselves in a paper diary The data was analyzed using descriptive statistics and two quantitative methods of signal generation: Proportional Reporting Ratio and Information Component. The methodology we used allowed for the generation of a sufficient body of evidence for signal generation. Four signals were generated. Regarding the data-mining, the use of Information Component as a method for generating disproportionality signals seems to increase scientific efficiency by reducing the number of events needed to signal detection. The information reported by users seems valid as an indicator of non serious adverse vaccine reactions, allowing for the registry of events without the bias of the evaluation of the casual relation by the reporter. The main adverse events reported were injection site reactions (62,7%) and fever (31,4%).

Avaliação da evolução do perfil regional em inovação. O caso das regiões europeias 2003/2009

A inovação é considerada pelos economistas como fator determinante para o crescimento económico e social sustentável. No contexto da atual economia, global e marcada por uma profunda crise, torna-se imperativo compreender os padrões de inovação para suportar melhores políticas e respostas aos desafios que se impõem. Este entendimento conduz à ilação de que os desvios significativos no crescimento económico observado entre diferentes regiões são também explicados por diferenças espaciais nos padrões de inovação. Na sequência do exposto tem-se assistido a um renovado e crescente interesse no estudo da inovação numa perspetiva territorial e a uma crescente produção e disponibilização de dados para estudo e compreensão das suas dinâmicas. O objectivo principal da presente dissertação é demonstrar a utilidade de uma técnica de Data Mining, a rede neuronal Self Organizing Map, na exploração destes dados para estudo da inovação. Em concreto pretende-se demonstrar a capacidade desta técnica tanto para identificar perfis regionais de inovação bem como para visualizar a evolução desses perfis no tempo num mapa topológico virtual, o espaço de atributos do SOM, por comparação com um mapa geográfico. Foram utilizados dados Euronext relativos a 236 regiões europeias para os anos compreendidos entre 2003 e 2009. O Self Organizing Map foi construído com base no GeoSOM, software desenvolvido pelo Instituto Superior de Estatística e Gestão de Informação. Os resultados obtidos permitem demonstrar a utilidade desta técnica na visualização dos padrões de inovação das regiões europeias no espaço e no tempo.

Analysis of panoramio photo tags in order to extract land use information

In the recent past, hardly anyone could predict this course of GIS development. GIS is moving from desktop to cloud. Web 2.0 enabled people to input data into web. These data are becoming increasingly geolocated. Big amounts of data formed something that is called "Big Data". Scientists still don't know how to deal with it completely. Different Data Mining tools are used for trying to extract some useful information from this Big Data. In our study, we also deal with one part of these data - User Generated Geographic Content (UGGC). The Panoramio initiative allows people to upload photos and describe them with tags. These photos are geolocated, which means that they have exact location on the Earth's surface according to a certain spatial reference system. By using Data Mining tools, we are trying to answer if it is possible to extract land use information from Panoramio photo tags. Also, we tried to answer to what extent this information could be accurate. At the end, we compared different Data Mining methods in order to distinguish which one has the most suited performances for this kind of data, which is text. Our answers are quite encouraging. With more than 70% of accuracy, we proved that extracting land use information is possible to some extent. Also, we found Memory Based Reasoning (MBR) method the most suitable method for this kind of data in all cases.

Analysis and visualization of energy use for university campus

The reduction of greenhouse gas emissions is one of the big global challenges for the next decades due to its severe impact on the atmosphere that leads to a change in the climate and other environmental factors. One of the main sources of greenhouse gas is energy consumption, therefore a number of initiatives and calls for awareness and sustainability in energy use are issued among different types of institutional and organizations. The European Council adopted in 2007 energy and climate change objectives for 20% improvement until 2020. All European countries are required to use energy with more efficiency. Several steps could be conducted for energy reduction: understanding the buildings behavior through time, revealing the factors that influence the consumption, applying the right measurement for reduction and sustainability, visualizing the hidden connection between our daily habits impacts on the natural world and promoting to more sustainable life. Researchers have suggested that feedback visualization can effectively encourage conservation with energy reduction rate of 18%. Furthermore, researchers have contributed to the identification process of a set of factors which are very likely to influence consumption. Such as occupancy level, occupants behavior, environmental conditions, building thermal envelope, climate zones, etc. Nowadays, the amount of energy consumption at the university campuses are huge and it needs great effort to meet the reduction requested by European Council as well as the cost reduction. Thus, the present study was performed on the university buildings as a use case to: a. Investigate the most dynamic influence factors on energy consumption in campus; b. Implement prediction model for electricity consumption using different techniques, such as the traditional regression way and the alternative machine learning techniques; and c. Assist energy management by providing a real time energy feedback and visualization in campus for more awareness and better decision making. This methodology is implemented to the use case of University Jaume I (UJI), located in Castellon, Spain.

Detecção de padrões de desempenho académico no ensino superior

O paradigma de avaliação do ensino superior foi alterado em 2005 para ter em conta, para além do número de entradas, o número de alunos diplomados. Esta alteração pressiona as instituições académicas a melhorar o desempenho dos alunos. Um fenómeno perceptível ao analisar esse desempenho é que a performance registada não é nem uniforme nem constante ao longo da estadia do aluno no curso. Estas variações não estão a ser consideradas no esforço de melhorar o desempenho académico e surge motivação para detectar os diferentes perfis de desempenho e utilizar esse conhecimento para melhorar a o desempenho das instituições académicas. Este documento descreve o trabalho realizado no sentido de propor uma metodologia para detectar padrões de desempenho académico, num curso do ensino superior. Como ferramenta de análise são usadas técnicas de data mining, mais precisamente algoritmos de agrupamento. O caso de estudo para este trabalho é a população estudantil da licenciatura em Eng. Informática da FCT-UNL. Propõe-se dois modelos para o aluno, que servem de base para a análise. Um modelo analisa os alunos tendo em conta a sua performance num ano lectivo e o segundo analisa os alunos tendo em conta o seu percurso académico pelo curso, desde que entrou até se diplomar, transferir ou desistir. Esta análise é realizada recorrendo aos algoritmos de agrupamento: algoritmo aglomerativo hierárquico, k-means, SOM e SNN, entre outros.

Angariação e retenção de clientes numa maternidade privada

Este trabalho apresenta o caso de um prestador de saúde privado, com maternidade, da zona da grande Lisboa, cujo número de partos tem vindo a decrescer. Trabalhou-se um conjunto de dados da especialidade de Ginecologia/Obstetrícia (GIN/OBS), a partir do qual se construiu uma metodologia de análise inovadora na aplicação de Customer Relationship Management (CRM) a esta especialidade, e que permite extrair conhecimento útil sobre o seu comportamento. A criação de perfis de utente, através da construção de métricas agregadas, permitiu aferir condicionantes do negócio, como a utilização de Entidades Financiadoras de Referência (EFR’s) e o desempenho de médicos em número de partos, a georreferenciação de utentes, e a segmentação de clientes por valor. Este conhecimento, em conjunto com dados da literatura e da análise do mercado das maternidades privadas, permitiu definir diretrizes de atuação de marketing que podem ser aplicáveis a vários níveis da organização, visando o aumento da quota de mercado de partos do prestador. Organizações de saúde que sigam esta metodologia poderão conhecer melhor os seus clientes, criando uma estratégia de CRM, com vista ao aumento do número de partos.

Management consulting labs- Galp loyalty

The purpose of this project was to diagnose and estimate the possible value to add to the current loyalty program of Galp and to explore possible redefinitions to the loyalty approach. In order to do that it was performed a deep benchmarking about the company, exhaustive research on the existent data about loyalty and loyalty programs, new data mining with quantitative and qualitative analysis, exploratory market research and ideation sessions. Based on all the work developed, a group of five changes of paradigm were suggested through structured and innovative ideas to answer the challenge proposed.

Métodos de aprendizagem automática: um estudo baseado na avaliação e previsão de clientes bancários

Data Mining surge, hoje em dia, como uma ferramenta importante e crucial para o sucesso de um negócio. O considerável volume de dados que atualmente se encontra disponível, por si só, não traz valor acrescentado. No entanto, as ferramentas de Data Mining, capazes de transformar dados e mais dados em conhecimento, vêm colmatar esta lacuna, constituindo, assim, um trunfo que ninguém quer perder. O presente trabalho foca-se na utilização das técnicas de Data Mining no âmbito da atividade bancária, mais concretamente na sua atividade de telemarketing. Neste trabalho são aplicados catorze algoritmos a uma base de dados proveniente do call center de um banco português, resultante de uma campanha para a angariação de clientes para depósitos a prazo com taxas de juro favoráveis. Os catorze algoritmos aplicados no caso prático deste projeto podem ser agrupados em sete grupos: Árvores de Decisão, Redes Neuronais, Support Vector Machine, Voted Perceptron, métodos Ensemble, aprendizagem Bayesiana e Regressões. De forma a beneficiar, ainda mais, do que a área de Data Mining tem para oferecer, este trabalho incide ainda sobre o redimensionamento da base de dados em questão, através da aplicação de duas estratégias de seleção de atributos: Best First e Genetic Search. Um dos objetivos deste trabalho prende-se com a comparação dos resultados obtidos com os resultados presentes no estudo dos autores Sérgio Moro, Raul Laureano e Paulo Cortez (Sérgio Moro, Laureano, & Cortez, 2011). Adicionalmente, pretende-se identificar as variáveis mais relevantes aquando da identificação do potencial cliente deste produto financeiro. Como principais conclusões, depreende-se que os resultados obtidos são comparáveis com os resultados publicados pelos autores mencionados, sendo os mesmos de qualidade e consistentes. O algoritmo Bagging é o que apresenta melhores resultados e a variável referente à duração da chamada telefónica é a que mais influencia o sucesso de campanhas similares.