Uma Abordagem Influenciada por Pré-processamento para Aprendizagem do Processo de Regulação Médica

Objetivo: Apresentar uma metodologia que utiliza tecnicas de pre-processamento para melhorar a qualidade dos dados presentes na base de dados de uma Operadora de Plano de Saude para, em seguida, utilizar tecnicas de aprendizado de maquina objetivando aprender o processo de regulacao medica. Metodos: Foram utilizadas as metricas de: precisao, recall, acuracia, f-measure, area sob a curva ROC e indice kappa para a comparacao dos algoritmos de classificacao C4.5, Naive Bayes e Multi Layer Perceptron. Resultados: Para a validacao dos resultados foi utilizado o cross-validation 10-fold. O melhor classificador foi o C4.5, com taxa de acerto superior a 91%. Conclusao: Demonstrou-se que o processo de regulacao pode ser aprendido por algoritmos de aprendizagem de maquina, porem faz-se necessario utilizar tecnicas de pre-processamento para melhorar a qualidade dos dados.