Aplicação de data mining na busca de um modelo de prevenção da mortalidade infantil

Abstract

Os sistemas de informações são instrumentos vitais para estabelecer as políticas voltadas à resolução de problemas de saúde. Nesse contexto, apresentam-se o Sistema de Informações sobre Nascidos Vivos - SINASC e o Sistema de Informações sobre mortalidade - SIM, que são utilizados como fonte de pesquisas e avaliação epidemiológica e permitem o conhecimento de importantes indicadores de saúde, dentre esses, o coeficiente de mortalidade infantil. O trabalho aplicou técnicas estatísticas, através do Teste do Qui-Quadrado e Data Mining do processo KDD (Knowledge discovery in databases), partindo-se da base de dados do SINASC, no ano de 1996, do município de Florianópolis e da ocorrência ou não de óbito no primeiro ano de vida. O objetivo é detectar as variáveis associadas à essas mortes e gerar regras de classificação que visam traçar o perfil dos recém-nascidos em risco de óbito no primeiro ano de vida. Os resultados revelam a associação estatística das variáveis socioeconômicas e biológicas com óbito; as regras de classificação permitem traçar o perfil dos recém-nascidos que devem receber assistência eficaz e auxiliar o processo de tomada de decisão, contribuindo para a redução da mortalidade infantil. Ao final do estudo, sugere-se novos trabalhos que poderão nortear ações de planejamento de saúde, contribuindo para a implantação de um modelo de prevenção.