Environmental and Health World Congress 2006 OBSERVATÓRIO DE SAÚDE DA AMAZÔNIA - SISTEMA DE SUPORTE À DECISÃO PARA OS GESTORES DE SAÚDE PÚBLICA DA AMAZÔNIA Ádamo L. de Santana, Carlos Renato L. Francês, João C. W. A. Costa 1 , Paulo de Tarso 2 1 Ádamo Lima de Santana, Carlos Renato Lisboa Francês. João Crisóstomo Weyl Albuquerque Costa, Laboratório de Planejamento de Redes de Alto Desempenho (LPRAD), Universidade Federal do Pará, Caixa Postal 479 - 66.075-110, Belém, PA, Brasil. {adamo, rfrances, jweyl}@ufpa.br. 2 Paulo de Tarso, Fundação Nacional de Saúde, Av. Visconde de Souza Franco, 616, Reduto, 66.053-000, Belém, PA, Brasil. pptarso@funasa-pa.gov.br. Abstract  In the current state-of-art, it is not more satisfactory to get only the historical information from databases. It is important to make use of information a priori, that is, to make possible to carry out prospections from data of system. This work presents a strategy to investigate the application of public resources in the health area, verifying the impact caused in the index of human development (IDH), in the context of the cities of the State of Pará. Resumo  No atual estado-da-arte, não é mais satisfatório obterem-se apenas as informações históricas de bases de dados. É importante dispor de informações a priori, isto é, que possibilitem realizarem-se prospecções do sistema. Este trabalho apresenta uma estratégia para investigar a aplicação de recursos públicos na área de saúde, verificando o impacto causado no índice de desenvolvimento humano (IDH), no contexto dos municípios do Estado do Pará. Palavras-chave: Data Mining, IDH, Redes Bayesianas, Saúde Pública. 1. INTRODUÇÃO Pela exigüidade de recursos financeiros disponíveis nos países de terceiro-mundo, é imprescindível que esses poucos recursos sejam aplicados em projetos que efetivamente possam gerar impacto na melhoria das condições de vida da população. Desta forma, torna importante a capacidade de obter-se um conjunto de informações privilegiadas, através das quais seja possível traçar estratégias de políticas públicas e, eventualmente, redirecionar esforços, corrigir rumos e realizar ações preventivas. Uma abordagem possível é prover sistemas de suporte à decisão par os gestores do setor de saúde, combinando a capacidade estatísticas/probabilística com o know-how dos especialistas do domínio da saúde. Obviamente, a avaliação deverá ser realizada em função de um ou mais índices entendidos como plausíveis, para a verificação da eficácia das informações obtidas. Este trabalho apresenta uma estratégia implementada para uma instituição recente da Fundação Nacional de Saúde, chamada de “Observatório de Saúde da Amazônia - OSA” (Seção Pará), cuja idéia é realizar a integração de diversas informações existentes em bases de dados isoladas, que contemplem informações sobre a Região Amazônica, utilizando-se a estrutura de comunicação e de geo- referenciamento do Sistema de Proteção da Amazônia (SIPAM), antigo Sistema de Vigilância da Amazônia (SIVAM). Este trabalho apresenta um estudo pretendido pelo Observatório, abordando o impacto do bom/mal uso de recursos públicos nos índices/contas sociais, dentre os quais, destaca-se o Índice de Desenvolvimento Humano (IDH), dentro dos municípios do Estado do Pará. Para realização dessa tarefa faz-se uso da abordagem de “descoberta de conhecimento” baseada em redes bayesianas. Desta forma, este artigo apresenta a seguinte estrutura: a Seção 2 é apresentado o processo de extração de conhecimento (KDD - Knowledge Discovery in Database), com ênfase em redes bayesianas. Na Seção 3 é apresentada a metodologia utilizada para a análise do estudo de caso; apontando também as particularidades da infra-estrutura do Observatório de Saúde da Amazônia. Na seção 4 é apresentada a aplicação do processo KDD na área de Saúde Pública, incluindo uma análise particular sobre as informações referentes ao estado do Pará. A Seção 5 apresenta as considerações finais do trabalho. 2. EXTRAÇÃO DE CONHECIMENTO DE BASES DE DADOS O processo de Extração de Conhecimento de Bases de Dados (KDD - Knowledge Discovery in Database) [1] desponta como uma tecnologia capaz de cooperar amplamente na busca do conhecimento embutido nos dados. Desta forma, o principal objetivo deste processo é encontrar padrões válidos e potencialmente úteis nos dados. Como ressalta [2], as tecnologias computacionais como KDD estão sendo cada vez mais utilizadas para auxiliar analistas em seus trabalho de investigação e análise de enormes conjuntos de dados, a fim de se extrair conhecimento. A extração de conhecimento a partir de dados pode ser entendida como um processo contendo, pelo menos, os seguintes passos: compreensão do domínio da aplicação, seleção e preparação dos dados, data mining, avaliação do conhecimento extraído e consolidação e utilização do conhecimento extraído. Sendo a etapa de data mining considerada o núcleo do processo de KDD, em razão ser nela que são efetivamente aplicados os métodos e algoritmos