• Refine Query
  • Source
  • Publication year
  • to
  • Language
  • 1
  • Tagged with
  • 1
  • 1
  • 1
  • 1
  • 1
  • 1
  • 1
  • 1
  • 1
  • 1
  • About
  • The Global ETD Search service is a free service for researchers to find electronic theses and dissertations. This service is provided by the Networked Digital Library of Theses and Dissertations.
    Our metadata is collected from universities around the world. If you manage a university/consortium/country archive and want to be added, details can be found on the NDLTD website.
1

Mineração de Dados Aplicada à Cardiologia Pediátrica

GURGEL, Tarcisio Barbosa January 2007 (has links)
Made available in DSpace on 2014-06-12T16:00:22Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo6533_1.pdf: 1469560 bytes, checksum: ef97b30d0340855558e6dac6050e5b5f (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2007 / As primeiras soluções desenvolvidas para a Inteligência Artificial na Medicina eram, na época da sua concepção, unicamente baseadas no conhecimento do especialista, entretanto, o cenário atual, no qual dados são abundantes, mas subutilizados, mostrou-se terreno fértil para a criação de soluções baseadas também nos dados. É onde entra a Mineração de Dados, que tem sido, nos últimos anos, fator contribuinte na criação de ferramentas médicas que têm causado um forte impacto na prestação dos serviços de saúde. Nesse contexto, a proposta deste trabalho é avaliar a Mineração de Dados como meio para conceber um Sistema de Apoio à Decisão que auxilie o processo decisório na Medicina, especificamente na Cardiologia Infantil. Foram utilizadas técnicas de Inteligência Artificial tradicionalmente aplicadas a uma variedade de domínios médicos: Árvores de Decisão e Regras de Classificação, para descrição dos dados; e Redes Neurais Artificiais, para construção de classificadores. O resultado obtido a partir das primeiras técnicas trouxe novos conhecimentos para os médicos envolvidos, especialistas no domínio. Os classificadores criados, por sua vez, mostraram um desempenho satisfatório em duas tarefas distintas: a primeira é classificar os pacientes como saudáveis ou doentes em relação a doenças cardíacas, através de dados de exames de ecocardiogramas; a segunda, identificar, entre os novos pacientes da clínica, e sem a ajuda dos dados de exames clínicos, aqueles mais graves, com alto potencial de serem submetidos a alguma cirurgia cardíaca. A qualidade da solução desenvolvida e a sua aceitação pelos especialistas no domínio mostraram a viabilidade em utilizar a Mineração de Dados no processo de apoio à decisão na Cardiologia Infantil. Entre os potenciais benefícios, estão o maior entendimento da saúde cardíaca da população, e a utilização dos classificadores construídos, para servir como uma segunda opinião médica no momento do diagnóstico e para dar prioridade de atendimento aos pacientes mais graves. Esperase que, com o auxílio dessas ferramentas, haja uma melhoria do serviço médico prestado

Page generated in 0.0948 seconds