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Tipo de Documento:	Dissertação
Título :	Salutem : arquitetura de big data para área da saúde
Autor :	Santos, Antonio Fernando Cruz
Fecha de publicación :	8-ago-2017
Director(a):	Oliveira, Adicinéia Aparecida de
Resumen:	Não é de hoje que os dados são considerados um dos principais ativos das organizações. Nos últimos anos, decorrente a crescente geração de dados, em diversos formatos e variadas fontes, a importância em tornar os dados em informações e em conhecimento, são características basilares do big data. No ambiente da saúde, o big data está se popularizando, trazendo inúmeros benefícios para a área, como: predição de doenças, melhoria no tratamento dos pacientes, entre outros. Mas a aplicação de soluções pode não ser simples, pois apresentar desafios que devem ser levados em consideração, como é o caso da segurança dos dados dos pacientes e profissionais de saúde, além da questão da unicidade semântica empregada. Por um lado, os dados, em contextos de saúde, são sensíveis e por esse motivo devem ser salve guardados contra acessos indevidos. Por outro, os dados que são compartilhados pelos profissionais de saúde devem manter uma mesma interpretação, para que não gere interpretações dúbias. Nesse sentido, esta dissertação apresenta uma arquitetura de big data para a saúde, denominada de Salutem, com vistas a simplificar sua aplicação, mas também contornar os problemas da segurança e semântica dos dados. Como forma de avaliação, a arquitetura proposta foi aplicada em um estudo de caso, onde foi possível avaliar sua utilização. Os resultados obtidos foram satisfatórios, haja vista que foram entregues serviços para os consumidores com êxito.
Palabras clave :	Programas de computador Big data Arquitetura de software Saúde Predição Architecture Prediction Health
Área CNPQ:	CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
Idioma :	por
Institución:	UFS
Programa de Posgrado:	Pós-Graduação em Ciência da Computação
Citación :	SANTOS, Antonio Fernando Cruz. Salutem : arquitetura de big data para área da saúde. 2017. 89 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Sergipe, São Cristóvão, SE, 2017.
URI :	http://ri.ufs.br/jspui/handle/riufs/10784
Aparece en las colecciones:	Mestrado em Ciência da Computação

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