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Previous issue date: 2013-04-26 / Diabetes is a metabolic disorder that affects over 371 million people worldwide and half of these people don t know their condition. The number of people with diabetes continues to grow, only in 2012, there were 4.8 million deaths and 471 billion dollars spent. The diagnosis when performed early is essential because associated with the correct treatment, may delay the onset of chronic complications, providing better living conditions for patients and reducing the social and economic impact, bringing substantial gains in economic growth of countries. The objective of this work is to propose a hybrid model to create an Expert System, structured in probability rules by applying Bayesian Networks, Multiple Criteria Decision Analysis and representation of knowledge structured in production rules and probability (Artificial Intelligence) to improve the diagnosis process, focusing on the diagnosis of type 2 diabetes. Initially we mapped the parameters for diagnosing the disease and conducted a survey of available data sets of diabetes. To identify the parameters of greatest impact in defining the diagnosis of diabetes, the Multiple Criteria Decision Analysis Methodology was applied, by applying the method MACBETH. Therefore, a computational tool has been developed to register the data set and automatically generate Bayesian Networks, using the Netica-J API, and matrices of judgements. The matrices consistency is checked by the software Hiview and generated the numerical scale of preferences. The Expert SINTA was used to construct the Expert System. The proposed model was applied to a Canadian dataset (Statistics Canada) with 4,611 diabetic patients and a Brazilian dataset provided by the company CAMED, with 1,222 diabetic patients.
Keywords: Diabetes, early diagnosis, Hybrid Model, Multicriteria, Bayesian Network, Expert System. / O Diabetes é um distúrbio metabólico que afeta mais de 371 milhões de pessoas no mundo e metade dessas pessoas desconhece sua própria condição. O número de pessoas com Diabetes continua a crescer, só em 2012, foram 4,8 milhões de mortes e 471 bilhões de dólares gastos. O diagnóstico precoce é imprescindível, pois associado ao tratamento adequado pode postergar o aparecimento de complicações crônicas, proporcionando melhores condições de vida aos pacientes e reduzindo o impacto social e econômico, trazendo ganhos substanciais no crescimento econômico dos países. O objetivo deste trabalho é propor um modelo híbrido para a criação de um Sistema Especialista, estruturado em regras de probabilidade, aplicando Redes Bayesianas, Metodologias Multicritério de Apoio à Decisão e representações de conhecimento estruturadas em regras de produção e probabilidade (Inteligência Artificial) para aprimoramento do processo de diagnóstico, com foco no diagnóstico de Diabetes tipo 2. Inicialmente foi realizado um mapeamento dos parâmetros para diagnosticar a doença e um levantamento das bases de dados disponíveis de Diabetes. Para identificar os parâmetros de maior impacto na definição do diagnóstico de Diabetes, aplicou-se a Metodologia Multicritério de Apoio à Decisão, através da aplicação do método MACBETH. Para tanto, foi desenvolvida uma ferramenta computacional a fim de cadastrar as bases de dados e gerar Redes Bayesianas, utilizando a API Netica-J, e Matrizes Juízo de Valor. A consistência das matrizes é verificada através da ferramenta Hiview e gerada a escala numérica de preferências. Para a construção do Sistema Especialista utilizou-se o Expert SINTA. O modelo proposto foi aplicado a uma base de dados canadense (Statistics Canada), com 4.611 diabéticos, e uma base de dados brasileira cedida pela empresa CAMED, com 1.222 diabéticos.
Palavras-chave: Diabetes, diagnóstico precoce, Modelo híbrido, Multicritério, Redes Bayesianas, Sistema Especialista.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:dspace.unifor.br:tede/90768 |
| Date | 26 April 2013 |
| Creators | Menezes, Andréa Carvalho |
| Contributors | Pinheiro, Plácido Rogério, Pinheiro, Mirian Caliope Dantas, Pinheiro, Plácido Rogério, Pinheiro, Mirian Caliope Dantas, Thomaz, Antônio Clécio Fontelles, Nepomuceno, Napoleao Vieira |
| Publisher | Universidade de Fortaleza, Mestrado Em Informática Aplicada, UNIFOR, Brasil, Centro de Ciências Tecnológicas |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UNIFOR, instname:Universidade de Fortaleza, instacron:UNIFOR |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | 5443571202788449035, 500, 500, -7645770940771915222 |
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