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Extração de Conhecimento de Dados em Saúde

Código: IM2014_11     Sigla: ECDS

Áreas Científicas
Classificação Área Científica
OFICIAL Informatica

Ocorrência: 2019/2020 - 2S (de 10-02-2020 a 31-07-2020) Ícone do Moodle

Ativa? Sim
Unidade Responsável: Departamento Medicina da Comunidade, Informação e Decisão em Saúde
Curso/CE Responsável: Mestrado em Informática Médica

Ciclos de Estudo/Cursos

Sigla Nº de Estudantes Plano de Estudos Anos Curriculares Créditos UCN Créditos ECTS Horas de Contacto Horas Totais
MIM 18 Plano Oficial (Atualizado Despacho n.º 5137/2020) 1 - 3 27 81

Docência - Responsabilidades

Docente Responsabilidade
José Alberto da Silva Freitas Regente
Pedro Pereira Rodrigues Regente

Docência - Horas

Teorico-Prática: 1,00
Orientação Tutorial: 0,71
Outras: 0,21
Tipo Docente Turmas Horas
Teorico-Prática Totais 1 1,00
José Alberto da Silva Freitas 0,50
Pedro Pereira Rodrigues 0,50
Orientação Tutorial Totais 1 0,71
José Alberto da Silva Freitas 0,35
Pedro Pereira Rodrigues 0,35
Outras Totais 1 0,21
Pedro Pereira Rodrigues 0,10
José Alberto da Silva Freitas 0,10

Língua de trabalho

Português

Objetivos

Nesta unidade curricular serão abordados métodos de aprendizagem automática para a prospeção e extração de conhecimento de dados (data mining) na área da saúde.

Resultados de aprendizagem e competências

No final, os alunos deverão conhecer algumas técnicas, saber aplicá-las a novos problemas e saber interpretar os resultados obtidos.

Modo de trabalho

Presencial

Programa

Machine learning e data mining (introdução, cenários de aplicação, processo de data mining; características específicas da área da saúde); modelação de dados, pré-processamento de dados médicos, qualidade de dados em saúde; aprendizagem automática supervisionada (árvore de decisão, classificação Bayesiana, redes neuronais); aprendizagem automática não supervisionada (análise de clusters, análise de casos desviantes, associação e análise de padrões frequentes); avaliação de técnicas de aprendizagem automática (modelos de classificação, clustering); noções básicas de visual data mining, text mining e Web mining.

Software: RapidMiner, Weka e R

Bibliografia Obrigatória

Jiawei Han, Micheline Kamber and Jian Pei (Authors); Data Mining: Concepts and Techniques, Morgan Kaufmann, 3rd edition, 2011
Ana Carolina Lorena, Katti Faceli, Márcia Oliveira, André Ponce de Leon Carvalho, João Gama (Authors). ; Extração de Conhecimento de Dados - Data Mining, Edições Silabo, 2012
Cruz-Correia RJ et al. ; Data Quality and Integration Issues in Electronic Health Records. In: Hristidis V (ed.). Information Discovery on Electronic Health Records: Chapman and Hall; 2009. p. 55-95.

Métodos de ensino e atividades de aprendizagem

Aulas teóricas e teórico-práticas com apresentação e discussão de temas, exercícios em grupo e individuais, para resolução de problemas práticos em cenários de saúde, com utilização de software específico para desenvolvimento de competências.

Tipo de avaliação

Avaliação distribuída sem exame final

Componentes de Avaliação

Designação Peso (%)
Trabalho escrito 90,00
Participação presencial 10,00
Total: 100,00

Componentes de Ocupação

Designação Tempo (Horas)
Apresentação/discussão de um trabalho científico 13,00
Estudo autónomo 20,00
Frequência das aulas 14,00
Trabalho de investigação 34,00
Total: 81,00

Obtenção de frequência

Presença em 75% das aulas

Fórmula de cálculo da classificação final

Avaliação dos trabalhos individuais e de grupo propostos, com apresentação oral.
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