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Previous issue date: 2013 / Since the primary studies on the applications of Information Technology aiming to add value to other areas of knowledge, the playing eld of medicine has always been seen as fertile ground for such. With the advent of Arti cial Intelligence techniques, computer programs have been given a power of learning more sophisticated and thus opening the possibility of its use beyond the hospital administrative processes, drawing ever closer to the provision of patient care. Therefore, this paper proposes to demonstrate the feasibility of an aid to medical diagnosis and obtaining implicit knowledge in databases of three diseases: breast cancer, dermatology and vertebral column problems. To do so, is applied the process of extracting knowledge from databases in order to achieve these goals. This process has Data Mining as its core, which in turn relies on machine learning algorithms to transform data, sometimes not analyzed, in useful information for business referred to, in this case about health care. Therefore, this work presents a study aided by the tool Weka, to determine which machine learning algorithms perform best when applied to target databases. With these algorithms in hand, is implemented a solution to aid the diagnosis and study of medical applications making use of Android as interface for healthcare professionals, with it, utilizing what is most modern in terms of mobile electronic devices in the world market. The results were quite satisfactory, given that the objectives for the study on the determination of Data Mining algorithms, preparation of databases for future research and implementation of the solution for the diagnosis have been met and, together, prove that you can apply tools of information technology to add value to medical practice. / Desde os estudos primordiais sobre as aplicações da Tecnologia da Informação objetivando agregar valor a outras areas do conhecimento, o campo de atuação da Medicina sempre foi visto como terreno fértil para tal. Com o advento das técnicas de Inteligência Artificial, os programas de computador passaram a ter um poderio de aprendizagem mais sofisticado e, portanto, abrindo a possibilidade da sua utilização além dos processos administrativos hospitalares, chegando cada vez mais próximo da prestação de cuidados aos pacientes. Por isso, a presente dissertação propõe-se a demonstrar a viabilidade de uma solução de auxílio ao diagnóstico médico e a obtenção de conhecimento implícito em bases de dados de três doenças: tumor de mama, problemas dermatológicos e da coluna vertebral. Para tanto, aplica-se o processo de extração de conhecimento de bases de dados afim de atingir esses objetivos. Esse processo tem como cerne o uso da Mineração de Dados, que por sua vez, apoia-se nos algoritmos de aprendizado de máquina para transformar dados em informações úteis para os negócios a que se referem. Por isso, esse trabalho apresenta um estudo, auxiliado pela ferramenta Weka, para a determinação de quais os algoritmos de aprendizado de máquina apresentam melhor desempenho quando aplicados as bases de dados alvo .Com esses algoritmos em mãos, implementou-se uma solução de auxilio ao diagnóstico e estudo médico fazendo uso de aplicativos Android como interface de utilização para os profissionais de saúde, com isso, utilizando o que há de mais moderno em termos de dispositivos eletrônicos móveis no mercado mundial. Os resultados foram bastante satisfatórios, dado que os objetivos traçados referentes ao estudo sobre a determinação de algoritmos de Mineração de Dados, a preparação das bases de dados para futuras pesquisas e a implementação da solução de auxílio ao diagnóstico foram atingidos e, em conjunto, comprovam que e possível aplicar ferramentas da Tecnologia da Informação para agregar valor a prática médica.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/urn:repox.ist.utl.pt:RI_PUC_RS:oai:meriva.pucrs.br:10923/3199 |
| Date | January 2013 |
| Creators | Chimieski, Bruno Fernandes |
| Contributors | Fagundes, Rubem Dutra Ribeiro |
| Publisher | Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Porto Alegre |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da PUC_RS, instname:Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, instacron:PUC_RS |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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