Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica. / Made available in DSpace on 2012-10-21T14:56:13Z (GMT). No. of bitstreams: 1
206416.pdf: 2864791 bytes, checksum: 921430ee9f17b71aeb173d23687ecefd (MD5) / O presente trabalho aborda o desenvolvimento e implementação de um sistema especialista on-line na área urológica para o auxílio ao diagnóstico de câncer de próstata (SEDACaP). O câncer de próstata é um dos mais comuns cânceres entre os homens e a segunda mais freqüente causa de morte por câncer em homens. Devido ao longo período para se descobrir a presença do câncer ainda em estágio precoce, fase que ainda há tratamento para a cura da doença, a prevenção através de diagnóstico precoce da doença na forma localizada é uma estratégia que pode salvar vidas. O SEDACaP é uma ferramenta computacional capaz de gerenciar todos os dados clínicos de pacientes, e através de processamento do sistema especialista, operando via Internet, auxiliar o médico na detecção da tendência da doença, principalmente em casos em que há suspeita de câncer de próstata. Foi realizado um amplo estudo sobre o câncer de próstata e outras doenças benignas da próstata. Foram analisados os procedimentos clínicos para o diagnóstico do câncer de próstata para que o sistema refletisse o mais próximo possível estes procedimentos. Por meio de uma minuciosa pesquisa, foi modelada a estrutura de banco de dados para o armazenamento e gerenciamento completo dos dados clínicos de pacientes. O sistema foi desenvolvido com arquitetura em camadas, e de forma modular. O sistema especialista é um módulo do sistema e utiliza os dados clínicos armazenados para o processamento. A máquina de inferência está incorporada ao módulo especialista e ela foi desenvolvida especialmente para este sistema, para que o seu processamento fosse otimizado, aumentando conseqüentemente a performance. O sistema foi testado com casos clínicos reais para a avaliação dos resultados do sistema especialista em comparação com o resultado da última biópsia desses pacientes. Foram utilizados os valores de corte de 50% e 75%. O valor de corte de 50% resultou na sensibilidade de 100%, especificidade de 25% e acurácia de 60%. O valor de corte de 75% resultou na sensibilidade de 85,7%, especificidade de 81,3% e acurácia de 83,3%. O sistema apresentou em testes práticos a capacidade de gerenciar, de forma confiável, as sessões de usuários utilizando paralelamente o sistema, inclusive para o processamento especialista. O sistema especialista apresentou bons resultados, mostrando um grande potencial de auxílio médico para o diagnóstico.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufsc.br:123456789/87122 |
| Date | January 2004 |
| Creators | Pereira, Marcos Aurélio |
| Contributors | Universidade Federal de Santa Catarina, Marques, Jefferson Luiz Brum |
| Publisher | Florianópolis, SC |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | 1 v.| tabs. |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFSC, instname:Universidade Federal de Santa Catarina, instacron:UFSC |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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