Aplicacao de tecnicas de mineracao de dados ao desenvolvimento de um sistema de apoio a decisao clinica para acompanhamento do pos transplante renal
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Data
2012
Autores
Hummel, Anderson Diniz [UNIFESP]
Orientadores
Tipo
Tese de doutorado
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Resumo
Objetivo: No primeiro ano apos o transplante renal a nefrotoxicidade e a rejeicao celular (RC) sao criticas e podem ser prevenidas e tratadas eficazmente se forem diagnosticadas em estagios iniciais. Um sistema de apoio a decisao clinica (SADC) auxiliaria para alertar os medicos sobre a presenca de um dos dois agravos. O objetivo deste trabalho e desenvolver um SADC para prever a ocorrencia de nefrotoxicidade e RC. Metodos: Foram coletados 22 atributos dos prontuarios de 158 pacientes do Centro de Transplante da Casa de Saúde Santa Efigenia, em Caruaru-PE, Brasil. O processo de mineracao de dados foi dividido em duas fases: triagem (Fase1) e identificacao entre nefrotoxicidade e RC (Fase 2). As tecnicas de selecao de atributos (filtragem por χ2 e por ganho de informacao, backward elimination e forward selection, selecao e geracao de atributos evolucionarios) foram investigadas utilizando o classificador bayesiano ingenuo para treinamento e classificacao. O SADC foi acoplado a um servico web e foram desenvolvidas interfaces web para computadores pessoais e dispositivos moveis. Resultados: A combinacao do bayesiano ingenuo com um seletor de atributos genetico foi a melhor estrategia para a Fase 1, com sensibilidade de 0,78. Utilizando o bayesiano ingenuo para a Fase 2 a melhor tecnica de selecao de atributos foi a de ganho de informacao com AUC de 0,93. Conclusao: As taxas de acerto na base de treinamento foram eficientes
Descrição
Citação
São Paulo: [s.n.], 2012. 91 p.