Browsing by Author "Barros, Ana Carolina Ferreira"
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- Aplicabilidade da Mineração de Processos: um Caso de EstudoPublication . Barros, Ana Carolina Ferreira; Azevedo, Isabel de Fátima SilvaA utilização de tecnologia tem evoluído de forma exponencial e também a necessidade de análise de dados para identificar padrões, obter métricas e descobrir tendências. Há cada vez mais dados disponíveis sobre processos de negócios e a mineração de processos visa preencher a lacuna que se verifica entre modelos de processos tradicionais e técnicas de análises de dados. É usada para extrair conhecimento através de registos de eventos. As técnicas de mineração de processos permitem descobrir novos modelos de processos, monitorizar e melhorar os processos já existentes. É na área da saúde que se enquadra o estudo de caso apresentado. Esta tem-se tornado um dos grandes focos de análise de processos de negócios, devido à crescente urgência em descobrir padrões, eliminar ineficiências de modo a melhorar a qualidade dos serviços, e, simultaneamente, reduzir custos financeiros e temporais. Devido à diversidade, dinamismo e complexidade dos processos médicos, torna-se difícil analisar os dados recolhidos e encontrar padrões. Grande parte dos dados recolhidos nos hospitais advêm do diagnóstico e tratamento dos pacientes. A aplicabilidade da mineração de processos na área da saúde auxilia à análise e monitorização dos percursos realizados por cada paciente, bem como, à deteção de anomalias, desvios e estrangulamentos nos processos existentes. Esta dissertação apresenta uma abordagem capaz de determinar processos de negócio relacionados com tratamentos clínicos obtidos através de registos de eventos armazenados na base de dados Medical Information Mart for Intensive Care III. Para atingir os objetivos propostos foi desenvolvido uma abordagem dividida por etapas utilizando a ferramenta ProM. Numa primeira fase os dados foram extraídos e mapeados para serem importados para a ferramenta ProM, o que realizado numa segunda fase, com algumas atividades de pré-processamento. Após importação, os dados foram transformados utilizando plugins específicos, e de seguida, aplicaram-se algoritmos de descoberta de processo. O resultado final são modelos de processo em notação business process model and notation ou rede de Petri. Por fim, os modelos de processo gerados foram processados e avaliados de acordo com métricas definidas.