A Clinical Support System Based on Quality of Life Estimation

Quality of life is a concept influenced by social, economic, psychological, spiritual or medical state factors. More specifically, the perceived quality of an individual's daily life is an assessment of their well-being or lack of it. In this context, information technologies may help on the management of services for healthcare of chronic patients such as estimating the patient quality of life and helping the medical staff to take appropriate measures to increase each patient quality of life. This paper describes a Quality of Life estimation system developed using information technologies and the application of data mining algorithms to access the information of clinical data of patients with cancer from Otorhinolaryngology and Head and Neck services of an oncology institution. The system was evaluated with a sample composed of 3013 patients. The results achieved show that there are variables that may be significant predictors for the Quality of Life of the patient: years of smoking (p value 0.049) and size of the tumor (p value < 0.001). In order to assign the variables to the classification of the quality of life the best accuracy was obtained by applying the John Platt's sequential minimal optimization algorithm for training a support vector classifier. In conclusion data mining techniques allow having access to patients additional information helping the physicians to be able to know the quality of life and produce a well-informed clinical decision.

Diagnóstico cardíaco a partir de dados acústicos e clínicos

Este documento foi redigido no âmbito da dissertação do Mestrado em Engenharia Informática na área de Arquiteturas, Sistemas e Redes, do Departamento de Engenharia Informática, do ISEP, cujo tema é diagnóstico cardíaco a partir de dados acústicos e clínicos. O objetivo deste trabalho é produzir um método que permita diagnosticar automaticamente patologias cardíacas utilizando técnicas de classificação de data mining. Foram utilizados dois tipos de dados: sons cardíacos gravados em ambiente hospitalar e dados clínicos. Numa primeira fase, exploraram-se os sons cardíacos usando uma abordagem baseada em motifs. Numa segunda fase, utilizamos os dados clínicos anotados dos pacientes. Numa terceira fase, avaliamos a combinação das duas abordagens. Na avaliação experimental os modelos baseados em motifs obtiveram melhores resultados do que os construídos a partir dos dados clínicos. A combinação das abordagens mostrou poder ser vantajosa em situações pontuais.

Classificação de sons urbanos usando motifs e MFCC

A classificação automática de sons urbanos é importante para o monitoramento ambiental. Este trabalho apresenta uma nova metodologia para classificar sons urbanos, que se baseia na descoberta de padrões frequentes (motifs) nos sinais sonoros e utiliza-los como atributos para a classificação. Para extrair os motifs é utilizado um método de descoberta multi-resolução baseada em SAX. Para a classificação são usadas árvores de decisão e SVMs. Esta nova metodologia é comparada com outra bastante utilizada baseada em MFCC. Para a realização de experiências foi utilizado o dataset UrbanSound disponível publicamente. Realizadas as experiências, foi possível concluir que os atributos motif são melhores que os MFCC a discriminar sons com timbres semelhantes e que os melhores resultados são conseguidos com ambos os tipos de atributos combinados. Neste trabalho foi também desenvolvida uma aplicação móvel para Android que permite utilizar os métodos de classificação desenvolvidos num contexto de vida real e expandir o dataset.

Descoberta de Conhecimento em Dádivas de Sangue

Atualmente, são geradas enormes quantidades de dados que, na maior parte das vezes, não são devidamente analisados. Como tal, existe um fosso cada vez mais significativo entre os dados existentes e a quantidade de dados que é realmente analisada. Esta situação verifica-se com grande frequência na área da saúde. De forma a combater este problema foram criadas técnicas que permitem efetuar uma análise de grandes massas de dados, retirando padrões e conhecimento intrínseco dos dados. A área da saúde é um exemplo de uma área que cria enormes quantidades de dados diariamente, mas que na maior parte das vezes não é retirado conhecimento proveitoso dos mesmos. Este novo conhecimento poderia ajudar os profissionais de saúde a obter resposta para vários problemas. Esta dissertação pretende apresentar todo o processo de descoberta de conhecimento: análise dos dados, preparação dos dados, escolha dos atributos e dos algoritmos, aplicação de técnicas de mineração de dados (classificação, segmentação e regras de associação), escolha dos algoritmos (C5.0, CHAID, Kohonen, TwoSteps, K-means, Apriori) e avaliação dos modelos criados. O projeto baseia-se na metodologia CRISP-DM e foi desenvolvido com a ferramenta Clementine 12.0. O principal intuito deste projeto é retirar padrões e perfis de dadores que possam vir a contrair determinadas doenças (anemia, doenças renais, hepatite, entre outras) ou quais as doenças ou valores anormais de componentes sanguíneos que podem ser comuns entre os dadores.

Análise Exploratória do Índice de Desenvolvimento Humano: uma aplicação do Self Organizing Map na segmentação dos países

Dissertação apresentada como requisito parcial para obtenção do grau de Mestre em Estatística e Gestão de Informação.

O uso dos sistemas de informação no apoio ao planeamento e controlo corporativo

Dissertação apresentada como requisito parcial para obtenção do grau de Mestre em Estatística e Gestão de Informação

Análise do impacto da publicidade na escolha do produto: um estudo com crianças

Dissertação apresentada como requisito parcial para obtenção do grau de Mestre em Estatística e Gestão de Informação

Criação de clusters de clientes de um banco através do self-organizing maps hierárquico: comparação entre HSOM e SOM

Trabalho de Projeto apresentado como requisito parcial para obtenção do grau de Mestre em Estatística e Gestão de Informação

Optimização de um plano de marketing directo para o sector da Banca

Dissertação apresentada como requisito parcial para obtenção do grau de Mestre em Estatística e Gestão de Informação

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.

Monitorização de consumos energéticos em edifícios: um estudo de caso na Schneider Electric

Na sequência do panorama económico atual, existe cada vez mais uma tendência de redução de custos e de, em simultâneo, obter a eficiência energética desejada, mais concretamente no setor dos edifícios, uma vez que este tem um peso bastante considerável nos consumos totais em Portugal e na Europa. Existem variadas formas de atuar neste sentido nomeadamente ao nível dos equipamentos e sistemas instalados, bem como, nos hábitos e comportamentos dos ocupantes. Com esse intuito, muitas empresas têm desenvolvido mecanismos ou formas de minimizar os gastos, nomeadamente em termos de consumos elétricos. Dentro dos possíveis caminhos para se alcançar esse objetivo, surgem os sistemas de monitorização e os sistemas de gestão técnica centralizada. O objetivo de reduzir a discrepância entre a fatura que se paga pela eletricidade e o que realmente consiste numa necessidade de consumo é atualmente uma preocupação real. Desta forma, o desenvolvimento de soluções com capacidade para garantir a redução do erro na tomada de decisão bem como as que tornem possível o acompanhamento do desempenho de toda a instalação em detalhe e em tempo real são áreas nas quais se tem e se vai continuar a investir. É por isso, realmente importante, perceber onde e porquê se consome mais e é um desafio alterar esse panorama e continuar a realizar a monitorização dos registos. Para tal, a empresa Schneider Electric tem instaladas estações de medida, mais concretamente analisadores de energia, nos seus quadros elétricos, de forma a conseguir percecionar os consumos de forma mais detalhada e direcionada, ou seja, permitindo visualizar dados de todas as frações do piso. 281 Esta dissertação tem como objetivo a avaliação dos consumos de eletricidade de forma detalhada, tendo como objeto de estudo o edifício onde está sediada a empresa Schneider Eletric, de forma detalhada e a posterior identificação de hábitos ou fatores que influenciem os mesmos da forma não pretendida. Tem ainda o objetivo de avaliar o comportamento da técnica solar passiva utilizada no referido edifício. Desta forma será possível saber, não só o perfil de consumos e respetivos impactos bem como sugerir possíveis ajustes que levem a uma maior eficiência energética. Os resultados deste estudo deverão permitir às pessoas responsáveis pela entidade tomar decisões assentes em informação concreta e detalhada.

Indoor location-based analytics systems: Portuguese market compettive assessment and entry procing strategy of BIPs' technology in Sonae Sierra Shopping malls stores

This project attempts to provide an in-depth competitive assessment of the Portuguese indoor location-based analytics market, and to elaborate an entry-pricing strategy for Business Intelligence Positioning System (BIPS) implementation in Portuguese shopping centre stores. The role of industry forces and company’s organizational resources platform to sustain company’s competitive advantage was explored. A customer value-based pricing approach was adopted to assess BIPS value to retailers and maximize Sonae Sierra profitability. The exploratory quantitative research found that there is a market opportunity to explore every store area types with tailored proposals, and to set higher-than-tested membership fees to allow a rapid ROI, concluding there are propitious conditions for Sierra to succeed in BIPS store’s business model in Portugal.

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.