Este trabalho tem o objetivo de formalizar modelos de predição da readmissão de pacientes internados em um unidade de tratamento intensivo, através de estudos sobre as tarefas, técnicas e ferramentas de mineração de dados. No desenvolvimento desta pesquisa, foi estudado o processo de descoberta de conhecimento em base de dados (KDD), com intuito de aprofundar o conhecimento teórico sobre o assunto de mineração de dados. Dentre os processos de KDD, a etapa de aplicação da mineração de dados teve seu tópico expandido, com objetivo de detalhar as tarefas e técnicas necessárias para o desenvolvimento desta etapa, assim como as ferramentas disponíveis na atualidade. Em completo a este estudo, foi realizado uma análise do estado-da-arte de trabalhos relacionados a aplicação de técnicas de mineração para a predição de readmissão em unidades de tratamentos intensivo, com o propósito de identificar as características em comum entre os trabalhos e avaliar o uso das técnicas apresentadas. Esta pesquisa foi realizada utilizando elementos exploratórios através do levantamento de materiais bibliográficos em bases de dados de portais científicos ligados à saúde, buscando estudos relacionados ao tratamento de pacientes e de gestão administrativa de instituições de saúde. Para a aplicação dos processos de KDD, foi realizado uma pesquisa de campo por intermédio de extração dde banco de dados hospitalar, com objetivo de coletar dados quantitativos referente a pacientes internados em unidades de tratamento intensivo, como por exemplo, dados relacionados a estadia do paciente na UTI, a utilização de medicamentos e cuidados assistenciais, a evolução de sinais vitais aferidos durante a internação na unidade e informações do histórico de visitas hospitalares do paciente. E para a continuação deste trabalho, será analisado qualitativamente estes dados coletados e executado técnicas de mineração de dados, a fim de formalizar modelos de classificação que identifiquem pacientes que possam readmitir em uma UTI, após serem liberados para um unidade de cuidados normais. Esta pesquisa está sendo desenvolvida devido a justificativa científica de estreitar os laços entre a área da saúde com a área da ciência da computação, através do trabalho de aferir fatores relacionados à saúde do paciente, utilizando técnicas de mineração de dados. E como justificativa social é relacionado que as instituições responsáveis por oferecer o atendimento de internação em uma UTI gerenciam recursos de alto valor e demanda para destinar um tratamento adequado e de qualidade aos pacientes atendidos. Somado a esta situação está ligada a complexidade inerente à gestão hospitalar que se agrava em hospitais que possuem uma maior dependência de recursos governamentais, como os hospitais públicos e filantrópicos. Com a estruturação desta pesquisa, um embasamento teórico foi formado para que a continuação deste trabalho possa ocorrer de forma adequada e eficaz, através das práticas de modelação relacionadas ao processo de descoberta de conhecimento em base de dados, que auxiliará nas implementações dos modelos que empregam as técnicas de mineração de dados.