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Minera??o de Dados aplicada à fisioterapia

机译：数据挖掘应用于理疗

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摘要

INTRODU??O: Com o aumento da quantidade de dados armazenados na prática da Fisioterapia e da área de saúde em geral, amplia-se, também, a possibilidade de obten??o de informa??es importantes no apoio ao processo decisório dos profissionais de saúde. Porém, muitas vezes, o volume de dados gerados é t?o grande que dificulta sua utiliza??o, demandando processos mais sofisticados para a manipula??o de tais dados. OBJETIVO: Este artigo se prop?e a apresentar e discutir o potencial de utiliza??o do processo KDD sobre um conjunto de dados de acompanhamento fisioterapêutico de pacientes, bem como sua utilidade na tomada de decis?es terapêuticas ou profiláticas. METODOLOGIA: Selecionou-se um subconjunto de dados, referentes a prontuários disponíveis em uma clínica de fisioterapia, do qual foram extraídos três grandes grupos-alvo de tarefas de Minera??o de Dados: associa??o, classifica??o e agrupamento, explicitados no texto. RESULTADOS: Foram extraídos padr?es a partir dos dados, de tal forma que se permitisse ao leitor entender passo a passo o processo, ampliando sua compreens?o dos resultados obtidos. Foram descobertos padr?es em diversos formatos, os quais evidenciaram as possíveis rela??es entre as variáveis disponíveis. Em seguida, n?o apenas os padr?es foram discutidos, mas, também, a importancia da qualidade dos dados coletados. CONCLUS?ES: As etapas de classifica??o, descoberta de regras de associa??o e agrupamento dos dados oportunizou melhor entendimento das especificidades de pacientes atendidos pela clínica em quest?o, ampliando, assim, o conhecimento do profissional na identifica??o das condutas a serem adotadas.
机译：引言：随着物理治疗实践和整个健康领域中存储的数据量的增加，获得重要信息以支持患者决策过程的可能性越来越大。卫生专业人员。但是，很多时候，生成的数据量很大，以至于难以使用，从而需要更复杂的处理这些数据的过程。目的：本文旨在介绍和讨论KDD程序在一系列针对患者的理疗监测数据上的潜在用途，以及其在做出治疗或预防性决策方面的有用性。方法：选择了一部分数据，并参考了理疗诊所提供的医疗记录，从这些数据中提取了三个大型目标数据挖掘任务组：关联，分类和分组，在文字中明确说明。结果：从数据中提取了模式，以使读者逐步了解过程，从而扩大了对所获得结果的理解。模式以几种格式发现，突出了可用变量之间的可能关系。然后，不仅讨论了标准，而且还讨论了所收集数据质量的重要性。结论：分类步骤，关联规则的发现和数据分组提供了对有关诊所所治疗患者特异性的更好理解，从而扩大了专业人士在识别疾病方面的知识采取的行为。

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