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Previous issue date: 2016-12-13 / Pontif?cia Universidade Cat?lica de Campinas ? PUC Campinas / One of the major responsible to change in a competitive landscape is the steady progress of technology and communication (TIC). With the evolution of technology and 'machine learning', computers are already available to carry out learning in a sophisticated way, improving the prescriptions of medical diagnosis, generating a second opinion for the medical professional and thus, To provide a better service to the community. The objective of this research is to develop a computational model, supported by data mining using machine learning techniques and, using communication devices integrated with communication and information technologies, to provide efficient support for The medical diagnosis in the area of orthopedics.The proof of the concept of this proposal will be used besed on a public database in the branch of backbone and the specific objective will be assist the doctor in the discovery of the Diseases Olisthesis and Herniated disk. This application will work with the concept of Knowledge Discovery in Databases to achieve the desired result. This process will use the Data Mining that, through classification algorithms, can transform data into useful information to the support the medical professional in the elaboration of diagnosis. The research will explore and define, in the WEKA Data Mining tool, the most appropriate algorithm, among the several that already exist, that can offer the highest diagnostic accuracy and enable a mobile solution. The dynamics structured in this work should allow that system to be enriched for each new patient treated and, with this, the platform becomes more efficient and effective as it expands. It is expected that the consulted computational model can be configured as a second opinion in support of the diagnosis of the medical professional. The results were satisfactory obtaining an average accuracy index above 86%. Among the benefits it is believed that it will be possible to assist in the graduation of new professionals assisting them in the Medical Residency, and reducing problems in possible medical errors thus, increasing the efficiency during the attendance and saving time and money. / Um dos grandes respons?veis pela mudan?a deum panorama competidor ? o progresso constante da tecnologia da informa??o e comunica??o (TIC).A maior parte das dificuldades na tomada de decis?o ? a transforma??o de dados e informa??es em conhecimento, principalmente quando as bases de dados dizem respeito ? sa?de. Com a evolu??o da tecnologia e do ?aprendizado de m?quina?(machine learning), j? se disp?e de computadores capazes de realizar aprendizado de forma sofisticada, permitindo sua utiliza??o no aux?lio nas prescri??es de diagn?stico m?dico, gerando uma segunda opini?o para o profissional da medicina e contribuindo, assim, para uma melhor presta??o de servi?o ? comunidade. O objetivo da pesquisa relatada consiste em elaborar um modelo computacional, apoiado em minera??o de dados com uso de t?cnicas de aprendizado de m?quina, que, utilizando-se de dispositivos de comunica??o integrados ?s tecnologias de comunica??o e informa??o e que venha oferecer suporte eficiente para o diagn?stico m?dico na ?rea de ortopedia. A prova do conceito desta proposta utilizar? de uma base de dados p?blica na especialidade da ortopedia (coluna vertebral) e o objetivo espec?fico ser? o de auxiliar o m?dico na descoberta das doen?as Listese e H?rnia de Disco. Esta aplica??o trabalhou com o conceito de descoberta de conhecimento em bases de dados (Knowledge Discovery in Databases), para conseguir o resultado desejado. Esse processo a Minera??o de Dados que, por meio de algoritmos de classifica??o, poder? transformar dados em informa??es ?teis ao apoio do profissional m?dico na elabora??o do seu diagn?stico. A pesquisa ir? explorar e definir, na ferramenta de Data Mining WEKA, o algoritmo mais apropriado, dentre os v?rios j? existentes, que possa oferecer maior acur?cia no diagn?stico e que viabilize uma solu??o tipo mobile. A din?mica estruturada neste trabalho dever? permitir que o sistema seja enriquecido a cada novo paciente tratado e que, com isto, a plataforma se torne mais eficiente e eficaz ? medida que se amplie. Espera-se que o modelo computacional elaborado possa se configurar como uma segunda opini?o em apoio ao diagn?stico do profissional m?dico retornando o diagnostico do paciente. Os resultados obtidos foram satisfat?rios obtendo um ?ndice de acuracidade m?dia acima de 86%. Dentre os benef?cios acredita-se que ser? poss?vel auxiliar na forma??o de novos profissionais auxiliando-os na Resid?ncia M?dica, na redu??o de problemas decorrentes de erros m?dicos e, dessa forma, aumenta-se a efic?cia no atendimento com ganhos de tempo e dinheiro.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:tede.bibliotecadigital.puc-campinas.edu.br:tede/902 |
| Date | 13 December 2016 |
| Creators | Silva, Marcelo Cicero Ribeiro da |
| Contributors | Bianchini, David, Ad?n Coello, Juan Manuel, Arthur, Rangel |
| Publisher | Pontif?cia Universidade Cat?lica de Campinas, Programa de P?s-Gradua??o em Engenharia El?trica, PUC-Campinas, Brasil, CEATEC ? Centro de Ci?ncias Exatas, Ambientais e de Tecnologias |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da PUC_CAMPINAS, instname:Pontifícia Universidade Católica de Campinas, instacron:PUC_CAMP |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | 207662918905964549, 500, 500, 600, 606005557379794131, -3826305115833045474 |
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