Com o advento das tecnologias Bigdata, os dados relativos aos cuidados de sa de s o capturados e armazenados a v rios n veis granulares e em v rios formatos. No dom nio dos cuidados de sa de, os hospitais, as empresas farmac uticas e as companhias de seguros disp em de uma enorme quantidade de dados em tabelas estruturadas. No entanto, quantidades significativas de grandes volumes de dados continuam a ser subutilizadas devido ao isolamento, distribui o e heterogeneidade dos dados. Apesar de os dados tabulares interligados estarem de alguma forma ligados entre si para a entrada de ML, os desafios s o o aumento da dimensionalidade, a normaliza o dos dados que n o s o uma representa o natural, a repeti o de dados na fus o de diferentes dados agregados entre tabelas. Os modelos de aprendizagem autom tica pressup em que as observa es n o s o dependentes, no entanto, a informa o do mundo real est interligada. Os gr ficos de conhecimento e a aprendizagem autom tica s o duas ferramentas importantes para compreender e modelar conceitos complexos, enquanto a aprendizagem autom tica um processo pelo qual os computadores aprendem a partir de dados, sem serem explicitamente programados.
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