jorda

J. Health Inform. 2012 Abril-Junho; 4(2):43-9

Artigo Original

Aplicação de algoritmos de aprendizagem de máquina para mineração de dados sobre beneficiários de planos de saúde suplementar
Application of machine learning algorithms to data mining about beneficiaries of health insurance
Aplicación de algoritmos de aprendizaje automático para la minería de datos sobre los beneficiarios de los planes de seguro de salud
1
Oudival Luiz Fraccaro de Marins , Everton Fernando Barros2, Wesley Romão3, Ademir Aparecido
Constantino4, Celso Lara de Souza5
RESUMO
Descritores: Base de
Dados; Mineração de
Dados; Planos de PréPagamento em Saúde

Grandes bases de dados podem conter conhecimento oculto que poderia auxiliar na tomada de decisões, porém a extração de tal conhecimento não é tarefa trivial sendo necessária a utilização de técnicas de mineração de dados.
Operadoras de planos de saúde suplementar normalmente possuem grande quantidade de informações armazenadas a respeito dos procedimentos realizados por seus beneficiários, o que possibilita a existência de conhecimento oculto em suas bases de dados. A literatura apresenta um algoritmo, denominado C5.0, reconhecido como eficiente para resolver a tarefa de classificação em mineração de dados. Neste artigo foram aplicados os algoritmos, de aprendizagem de máquina, C5.0 e PGD (Programação Genética Difusa) em uma base de dados sobre beneficiários de planos de saúde suplementar a fim de validar o algoritmo baseado em programação genética comparando com os resultados da aplicação do algoritmo C5.0.

ABSTRACT
Keywords: Database; DataLarge databases may contain hidden knowledge that could assist in making decisions, but the extraction of such knowledge is not trivial task requiring the use of data mining techniques. Operators of health insurance plans
Mining; Prepaid Health typically have large amounts of stored information about the procedures performed by its beneficiaries, which allows
Plans
the