Perspectivas do uso de mineração de dados e aprendizado de máquina em saúde e segurança no trabalho

Abstract

Resumo Introdução: a variedade, volume e velocidade de geração de dados (big data) possibilitam novas e mais complexas análises. Objetivo: discutir e apresentar técnicas de mineração de dados (data mining) e de aprendizado de máquina (machine learning) para auxiliar pesquisadores de Saúde e Segurança no Trabalho (SST) na escolha da técnica adequada para lidar com big data. Métodos: revisão bibliográfica com foco em data mining e no uso de análises preditivas com machine learning e suas aplicações para auxiliar diagnósticos e predição de riscos em SST. Resultados: a literatura indica que aplicações de data mining com algoritmos de machine learning para análises preditivas em saúde pública e em SST apresentam melhor desempenho em comparação com análises tradicionais. São sugeridas técnicas de acordo com o tipo de pesquisa almejada. Discussão: data mining tem se tornado uma alternativa cada vez mais comum para lidar com bancos de dados de saúde pública, possibilitando analisar grandes volumes de dados de morbidade e mortalidade. Tais técnicas não visam substituir o fator humano, mas auxiliar em processos de tomada de decisão, servir de ferramenta para a análise estatística e gerar conhecimento para subsidiar ações que possam melhorar a qualidade de vida do trabalhador.Abstract Introduction: variety, volume and data generation speed allow for new and more complex analyses. Objective: to discuss and present data mining and machine learning techniques to aid occupational safety and health (OSH) researchers to choose the suitable technique when dealing with large volumes of data. Methods: literature review to discuss data mining and machine learning predictive applications for aiding diagnosis and risk prevention in OSH. Results: literature shows that data mining with machine learning algorithms for predictive purposes in OSH and public health present better performance when compared to traditional analysis. According to the research purpose, different techniques are recommended. Discussion: data mining has become a common alternative when dealing with large databases in public health, making it possible to analyze large volume of morbidity and mortality data. These techniques are not meant to replace the human factor, but rather to assist in decision-making processes, to work as a tool for the statistical analysis of OSH data and to build up knowledge to subsidize actions that may improve worker’s quality of life.