ISLA Santarém 26701

Sistemas de Apoio à Decisão em Saúde

• ApresentaçãoPresentation

    Esta unidade curricular aborda os conceitos, modelos e tecnologias utilizadas no apoio à decisão em contextos de saúde. Explora sistemas baseados em conhecimento, análise de dados clínicos, algoritmos de apoio, inteligência artificial e ferramentas digitais orientadas para profissionais e organizações. Pretende desenvolver competências para compreender como estes sistemas contribuem para decisões mais informadas, seguras e eficientes, promovendo a melhoria dos processos clínicos, da gestão e da qualidade dos cuidados de saúde.
• ProgramaProgramme

  1. Introdução aos Sistemas de Apoio à Decisão em saúde. 2. Fundamentos de desenho de modelos de dados. 3. Arquitetura de sistemas de Business Intelligence (BI) 3.1. ETL: Importação, transformação e carregamento de dados. 3.2. Criação de Data Warehouses. 3.3. OLAP e Data Mining. 4. Tendências de Business Intelligence em saúde. 5. Ferramentas de BI aplicadas à saúde.
• ObjectivosObjectives

  O1. Apresentar os conceitos básicos sobre os sistemas de apoio à decisão.  O2. Caraterizar a arquitetura dos sistemas de BI. O3. Caraterizar as Data Waterhouse e as ferramentas de OLAP e Data mining. Competências: C1. Utilizar as técnicas e ferramentas de software para o apoio à tomada de decisão em saúde. C2. Selecionar e utilizar a técnica e ferramenta mais adequada para construir um modelo de dados adequado a cada situação na área da saúde.
• BibliografiaBibliography

  Bhatia, Parteek (2019). Data Mining and Data Warehousing, Principles and Practical Techniques, Cambridge University Press. Kantardzic, M. (2020). Data Mining: Concepts, Models, Methods, and Algorithms. Wiley-IEEE Press. Munoz, M. (2019). Global Business Intelligence. Routledge. Santos, M. Y., & Ramos, I. (2020). BIG DATA - Concepts, Warehousing, And Analytics. Routledge.
• MetodologiaMethodology

  Síncrono a distância: 1. Método expositivo: apresentação de cada um dos tópicos dos conteúdos, complementado com os métodos demonstrativo e interrogativo para estabelecer a interação com os estudantes através do questionamento sobre as temáticas em análise e através da resolução de exercícios de aplicação. Presencial: 2. Aplicação prática: através de exercícios e trabalhos orientados para a consolidação dos conhecimentos. 3. Prática laboratorial: baseada na metodologia Aprendizagem Baseada em Resolução de Problemas (ABRP) visando encontrar solução para problemas identificados pelos estudantes ou propostos pelo docente. Autónomo: 4. Pesquisa orientada proposta pelo docente. O/a docente dá feedback sobre o desenvolvimento do problema abordado na prática laboratorial (Orientação tutorial - OT) através da plataforma de apoio ao ensino/aprendizagem Moodle.  
• LínguaLanguage

  Português
• TipoType

  Semestral
• ECTS

  5
• NaturezaNature

  Opcional
• EstágioInternship

  Não
• AvaliaçãoEvaluation

  Avaliação Curricular (contínua):
  A1. Exercícios resolvidos em aula.
  A2. Teste final teórico-prático (individual). A3. Trabalho prático (grupo).
  A classificação final é calculada através da fórmula Classificação Final = A1*0,2+A2*0,4+A3*0,4. O estudante é aprovado se obtiver classificação igual ou superior a 9,5 valores.
  Avaliação Final (A): O estudante realiza o exame teórico-prático (A=100%) e é aprovado se obtiver uma classificação igual ou superior a 9,5 valores em 20.
  Avaliação em Época de Recurso e Época Especial (A): O estudante realiza o exame teórico-prático (A=100%) e fica aprovado se obtiver uma classificação igual ou superior a 9,5 valores em 20.