Um sistema de mineração de dados é desenvolvido para ajudar...

A alternativa correta é: C - Árvores de decisão que preveem os volumes de admissão com base em variáveis como época do ano, eventos locais e tendências de doenças.

Vamos entender melhor o tema da questão. Em mineração de dados, o objetivo principal é extrair informações valiosas de grandes volumes de dados, auxiliando na tomada de decisões. No contexto de uma rede de hospitais, o sistema de mineração de dados é utilizado para melhorar a gestão de recursos, prever picos de demanda e otimizar a alocação de pessoal e equipamentos.

Alternativa C é a mais adequada porque as árvores de decisão são modelos preditivos que ajudam a identificar os principais fatores que afetam os volumes de admissão. Elas utilizam variáveis como época do ano, eventos locais e tendências de doenças para prever a demanda, tornando-se ferramentas valiosas para a gestão hospitalar.

Agora, vejamos porque as outras alternativas são menos adequadas:

Alternativa A - Modelos de clusters são úteis para segmentar dados em grupos com características similares. No entanto, eles não são diretamente preditivos e, portanto, não ajudam a prever picos de demanda de maneira tão eficaz quanto as árvores de decisão.

Alternativa B - Regras de associação revelam correlações, como entre dias da semana e tipos de emergências. Embora essas regras possam fornecer insights interessantes, elas não são ideais para prever volumes de admissão ou otimizar a alocação de recursos.

Alternativa D - Redes neurais são poderosas para estimar a satisfação do paciente, mas o foco da questão é na gestão de recursos e previsão de demanda, não na satisfação do paciente.

Compreender as funções e aplicações de diferentes técnicas de mineração de dados é crucial para escolher a abordagem correta em cada situação específica.

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RESPOSTA: C

A)Modelos de clusters que segmentam os hospitais com base em padrões de admissão, identificando grupos com demandas similares.

Embora os modelos de clusters possam ser úteis para segmentar hospitais com padrões de admissão semelhantes, eles não fornecem uma previsão direta dos volumes de admissão, que é crucial para a gestão de recursos e a alocação de pessoal e equipamentos.

B)Regras de associação que revelam correlações entre os dias da semana e a incidência de certos tipos de emergências médicas.

Regras de associação podem ser úteis para identificar correlações entre variáveis, mas não são ideais para prever volumes de admissão ou otimizar a alocação de recursos.

C)Árvores de decisão que preveem os volumes de admissão com base em variáveis como época do ano, eventos locais e tendências de doenças.

Árvores de decisão são adequadas para prever volumes de admissão, pois podem identificar padrões complexos e interações entre variáveis, como época do ano, eventos locais e tendências de doenças. Isso ajuda na tomada de decisões informadas para a gestão de recursos.

D)Redes neurais que estimam a satisfação do paciente com base em avaliações de serviço, auxiliando na melhoria da qualidade do atendimento.

Redes neurais podem ser úteis para estimar a satisfação do paciente, mas não são diretamente aplicáveis para prever volumes de admissão ou otimizar a alocação de recursos.

Gabarito: C) Árvores de decisão que preveem os volumes de admissão com base em variáveis como época do ano, eventos locais e tendências de doenças.

Comentário:

Árvores de decisão (Alternativa C):

São técnicas de classificação ou regressão supervisionada que fornecem um modelo interpretável para previsão.

Neste caso, prever volumes de admissão é crucial para antecipar picos de demanda e otimizar a alocação de recursos, como pessoal e equipamentos.

Variáveis como época do ano, eventos locais e tendências de doenças são excelentes indicadores para modelar a demanda hospitalar.

Por que as outras alternativas estão erradas?

A) Modelos de clusters:

Clustering identifica grupos com padrões similares, mas não fornece previsões sobre picos de demanda ou volumes de admissão.

B) Regras de associação:

Regras de associação revelam correlações (ex.: dias da semana e emergências), mas não fornecem uma previsão direta para picos de demanda.

D) Redes neurais:

Redes neurais para estimar satisfação do paciente são úteis para melhorar a qualidade do serviço, mas não estão relacionadas à previsão de picos de admissão ou otimização de recursos.