Made available in DSpace on 2014-06-12T17:35:59Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo7051_1.pdf: 5245815 bytes, checksum: b1fb234564fb7a4bc3933cbd20313fb8 (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2005 / Neste trabalho é desenvolvida uma nova ferramenta matemática para análise de dados baseada em redes neurais artificiais. Mais especificamente buscou-se extrair informações relevantes sobre o sistema cardio-circulatório de uma série de indivíduos para ajudar e avançar no diagnóstico, prognóstico e tratamento de doenças cardiovasculares. Este sistema foi escolhido em função de sua complexidade que enseja a introdução de novas abordagens e técnicas para entender, explicar e analisar de forma mais eficiente e eficaz o seu funcionamento. O conjunto universo dos dados utilizados nesta pesquisa incluem: antropométricos, biográficos, pressões de consultório e exames complementares da série bioquímica, hormônios, do eletrocardiograma, do ecocardiograma, registro da atividade elétrica do coração pelo método HOLTER-24h e da MAPA-24h, além de parâmetros do sistema cardiovascular como RC, IPPA, IPPARC e Harmonia. O desenvolvimento da pesquisa abrangeu a prospecção de ferramenta para análise de dados com redes neurais tipo MLP e Construtivas do tipo NSRBN. Para fins de avaliação, os resultados obtidos por meio da ferramenta desenvolvida neste trabalho, foram confrontados com desempenhos alcançados com outras técnicas estatísticas tradicionalmente utilizadas, como a regressão logística e múltipla, por meio de medidas de sensibilidade, especificidade, taxa de acertos, coeficiente de determinação e área da curva ROC. Os resultados encontrados superam os das técnicas tradicionais ou utilizam variáveis de mais fácil obtenção ou menor custo financeiro, isto permitirá reduzir ou justificar melhor a prescrição de exames e procedimentos de custo elevado