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Previous issue date: 2018-10-04 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / Depression relapse in patients with Bipolar Disorder (BD) have 70% rate of recurrence in the first 4 years of treatment and may cause a severe loss of quality of life and even lead to suicide. BD is a mood disorder characterized by recurrent episodes of depression or mania. To study the disorder and find more efficient treatments, the Harvard Medical School created the Systematic Treatment Enhancement Program for Bipolar Disorder (STEP-BD). It is a widely used dataset that comprises data of 4,360 patients with BD, which can be considered one of the most complete databases in terms of scope nowadays. Several studies have been developed to discover more efficient treatments to prevent relapses in BD. However, most of them used only classical statistical methods, mainly aimed at measuring its correlation to specific features. This study presents an analysis of the use of machine learning algorithms to discover patterns related to depression relapse in BD with the use of longitudinal data provided by STEP-BD. This longitudinal data includes 148 features collected in 50,987 visits of patients spread across different weeks over the years. Thus, several experiments were conducted and the results show that the algorithms attained limited performance. We concluded that features related to depression and mania mood states, collected by the STEP-BD, cannot be used properly to predict the relapse to depression before it occurs, being suited only as an indicator that the patient is already in the state of depression. / A recaída para depressão em pacientes com Transtorno Afetivo Bipolar (TAB) atinge taxas de 70% de recorrência nos 4 primeiros anos de tratamento e pode causar uma drástica redução na qualidade de vida e levar até o suicídio. O TAB é uma desordem do humor caracterizada por episódios recorrentes de depressão ou mania. Para estudar o transtorno e encontrar tratamentos mais eficientes, o Systematic Treatment Enhancement Program for Bipolar Disorder (STEP-BD) foi criado pela Escola de Medicina de Harvard. O STEP-BD é um conjunto de dados composto por informações de 4.360 pacientes com TAB, o qual pode ser considerado atualmente uma das mais completas bases de dados em termos de escopo. Vários estudos foram desenvolvidos para descobrir tratamentos mais eficientes para prevenir recaídas. Porém, a maioria destes estudos usaram apenas métodos clássicos de estatística, principalmente com o objetivo de medir a sua correlação com atributos específicos. Este trabalho apresenta uma análise do uso de algoritmos de aprendizado de máquina para encontrar padrões relacionados a recaída para depressão no TAB com o uso de dados longitudinais providos pelo STEP-BD. Estes dados longitudinais incluem 148 atributos coletados em um total de 50.987 visitas de pacientes espalhadas ao longo de semanas durante anos. Assim, diversos experimentos foram conduzidos neste trabalho e os resultados mostram que os algoritmos obtiveram desempenho limitado. Foi possível perceber que atributos relacionados ao estado de humor de depressão e mania, coletados pelo STEP-BD, não podem ser usados propriamente para predizer recaída para depressão antes de sua ocorrência, sendo apropriados apenas para uso como um indicador que o paciente já se encontra no estado de depressão.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.bc.ufg.br:tede/9024 |
| Date | 04 October 2018 |
| Creators | Borges Júnior, Renato Gomes |
| Contributors | Salvini, Rogerio, Salvini, Rogerio, Federson, Fernando Marques, Alonso, Eduardo José Aguilar |
| Publisher | Universidade Federal de Goiás, Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação (INF), UFG, Brasil, Instituto de Informática - INF (RG) |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFG, instname:Universidade Federal de Goiás, instacron:UFG |
| Rights | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/, info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | -3303550325223384799, 600, 600, 600, 600, -7712266734633644768, 3671711205811204509, 2075167498588264571 |
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