Detecção de reações adversas a medicamentos a partir da fusão de informações com base na confiabilidade de sensores e fontes

Ribeiro, Luiz Alberto Pereira Afonso

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dc.contributor.advisor	Garcia, Ana Cristina Bicharra
dc.contributor.author	Ribeiro, Luiz Alberto Pereira Afonso
dc.date.accessioned	2026-05-04T23:32:01Z
dc.date.available	2026-05-04T23:32:01Z
dc.date.issued	2022-02-21
dc.identifier.citation	RIBEIRO, Luiz Alberto Pereira Afonso. Detecção de reações adversas a medicamentos a partir da fusão de informações com base na confiabilidade de sensores e fontes. 128f. Tese (Doutorado em Informática) - Universidade Federal do Estado do Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, 2022.	pt_BR
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/unirio/15062
dc.description.sponsorship	n/a	pt_BR
dc.language.iso	Portuguese	pt_BR
dc.rights	openAccess	pt_BR
dc.title	Detecção de reações adversas a medicamentos a partir da fusão de informações com base na confiabilidade de sensores e fontes	pt_BR
dc.type	doctoralThesis	pt_BR
dc.contributor.advisor-co	Santos, Paulo Sérgio Medeiros dos
dc.contributor.referee	Garcia, Ana Cristina Bicharra
dc.contributor.referee	Santos, Paulo Sérgio Medeiros dos
dc.contributor.referee	Mello, Carlos Eduardo Ribeiro de
dc.contributor.referee	Siqueira, Sean Wolfgand Matsui
dc.contributor.referee	Gouvêa, Jorge Roberto Cavalcanti de
dc.contributor.referee	Lifschitz, Sérgio
dc.degree.department	CCET	pt_BR
dc.degree.grantor	Universidade Federal do Estado do Rio de Janeiro - UNIRIO	pt_BR
dc.degree.local	Rio de Janeiro,RJ	pt_BR
dc.degree.program	Programa de Pós-Graduação em Informática	pt_BR
dc.subject.cnpq	CIÊNCIAS EXATAS E DA TERRA.CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO	pt_BR
dc.subject.en	Data Fusion	pt_BR
dc.subject.en	Adverse Drug Reactions	pt_BR
dc.subject.en	Pharmacovigilance	pt_BR
dc.subject.en	Source Reliability	pt_BR
dc.description.abstracten	This doctoral thesis proposes a model for detecting Adverse Drug Reactions (ADR) using information fusion from multiple heterogeneous sources, such as social networks, medical reports, and pharmaceutical databases. The research's key differentiator lies in incorporating a reliability index for each source and sensor, allowing the system to filter out noise and false information. The model employs probabilistic algorithms to correlate events and identify early ADR signals that might go unnoticed in isolated source analyses. The results demonstrate that reliability-based fusion significantly increases detection accuracy, contributing to patient safety and smarter healthcare systems.	pt_BR
dc.degree.country	Brasil	pt_BR
dc.description.sponsordocumentnumber	n/a	pt_BR
dc.description.abstractpt	Esta tese de doutorado propõe um modelo para a detecção de Reações Adversas a Medicamentos (RAM) utilizando a fusão de informações provenientes de múltiplas fontes heterogêneas, como redes sociais, relatos médicos e bases de dados farmacêuticos. O diferencial da pesquisa reside na incorporação de um índice de confiabilidade para cada fonte e sensor, permitindo que o sistema filtre ruídos e informações falsas. O modelo utiliza algoritmos probabilísticos para correlacionar eventos e identificar sinais precoces de RAM que poderiam passar despercebidos em análises de fontes isoladas. Os resultados demonstram que a fusão baseada em confiabilidade aumenta significativamente a precisão da detecção, contribuindo para a segurança do paciente e para sistemas de saúde mais inteligentes.	pt_BR
dc.subject.pt	Fusão de Dados	pt_BR
dc.subject.pt	Reações Adversas a Medicamentos	pt_BR
dc.subject.pt	Farmacovigilância	pt_BR
dc.subject.pt	Confiabilidade de Fontes	pt_BR