Modelo Computacional com Fuzzy Como Recurso Auxiliador na Predição da Esquizofrenia em Adultos
Abstract
Schizophrenia is a complex and difficult to diagnose psychiatric disorder, leading an individual to have symptoms of mental disorganization. This paper presents a fuzzy rule-based system for a pre-diagnosis, aiming to assist psychiatrists in the diagnosis of the disease. The methodology was based on bibliographical research and simulations with dummy patients, using as input variables symptoms such as delusions, hallucinations, disorganized speech, among others. The results were promising as they were very close to those observed by health professionals. The study showed the importance of using fuzzy logic in the pre-diagnosis of psychiatric disorders.
References
Amorim, L. et al. (2018). Avaliação de funcionalidade em pacientes com esquizofrenia.
Andreasen, N. C., Carpenter Jr, W. T., Kane, J. M., Lasser, R. A., Marder, S. R., and Weinberger, D. R. (2005). Remission in schizophrenia: proposed criteria and rationale for consensus. American Journal of Psychiatry, 162(3):441–449.
Association, A. P. et al. (2013). Diagnostic and statistical manual of mental disorders (DSM-5 R ). American Psychiatric Pub.
da Silva, P. H. A., de Brito, R. X., de Sousa Ximenes, J. N., and de Sousa, R. N. (2017). A aplicação da lógica de fuzzy no auxı́lio do diagnóstico do câncer de mama. ENUCOMPI.
Duncan, B. B., Schmidt, M. I., Giugliani, E. R., Duncan, M. S., and Giugliani, C. (2014). Medicina Ambulatorial-: Condutas de Atenção Primária Baseadas em Evidências. Artmed Editora.
Giacon, B. C. C. and Galera, S. A. F. (2006). Primeiro episódio da esquizofrenia e assistência de enfermagem. Revista da Escola de Enfermagem da USP, 40(2):286–291.
Goyal, K. and Singhai, J. (2018). Review of background subtraction methods using gaussian mixture model for video surveillance systems. Artificial Intelligence Review, 50(2):241–259.
Lobo, L. C. (2017). Inteligência artificial e medicina.
Mosoiu, C., Sumedrea, A., Burtea, V., and Ifteni, P. (2010). Fuzzy system approach to symptoms in schizophrenia.
Seker, H., Odetayo, M. O., Petrovic, D., and Naguib, R. N. G. (2003). A fuzzy logic based-method for prognostic decision making in breast and prostate cancers. IEEE Transactions on Information Technology in Biomedicine, 7(2):114–122.
Tanscheit, R. (2004). Sistemas fuzzy. Departamento de Engenharia Elétrica, Pontifı́cia Universidade Católica do Rio de Janeiro, Rio de Janeiro.
Andreasen, N. C., Carpenter Jr, W. T., Kane, J. M., Lasser, R. A., Marder, S. R., and Weinberger, D. R. (2005). Remission in schizophrenia: proposed criteria and rationale for consensus. American Journal of Psychiatry, 162(3):441–449.
Association, A. P. et al. (2013). Diagnostic and statistical manual of mental disorders (DSM-5 R ). American Psychiatric Pub.
da Silva, P. H. A., de Brito, R. X., de Sousa Ximenes, J. N., and de Sousa, R. N. (2017). A aplicação da lógica de fuzzy no auxı́lio do diagnóstico do câncer de mama. ENUCOMPI.
Duncan, B. B., Schmidt, M. I., Giugliani, E. R., Duncan, M. S., and Giugliani, C. (2014). Medicina Ambulatorial-: Condutas de Atenção Primária Baseadas em Evidências. Artmed Editora.
Giacon, B. C. C. and Galera, S. A. F. (2006). Primeiro episódio da esquizofrenia e assistência de enfermagem. Revista da Escola de Enfermagem da USP, 40(2):286–291.
Goyal, K. and Singhai, J. (2018). Review of background subtraction methods using gaussian mixture model for video surveillance systems. Artificial Intelligence Review, 50(2):241–259.
Lobo, L. C. (2017). Inteligência artificial e medicina.
Mosoiu, C., Sumedrea, A., Burtea, V., and Ifteni, P. (2010). Fuzzy system approach to symptoms in schizophrenia.
Seker, H., Odetayo, M. O., Petrovic, D., and Naguib, R. N. G. (2003). A fuzzy logic based-method for prognostic decision making in breast and prostate cancers. IEEE Transactions on Information Technology in Biomedicine, 7(2):114–122.
Tanscheit, R. (2004). Sistemas fuzzy. Departamento de Engenharia Elétrica, Pontifı́cia Universidade Católica do Rio de Janeiro, Rio de Janeiro.
Published
2019-12-26
How to Cite
ARAUJO, Maria Dayane Almeida; MOREIRA, Lina Yara Monteiro Rebouças; DE BRITO, Rhyan Ximenes.
Modelo Computacional com Fuzzy Como Recurso Auxiliador na Predição da Esquizofrenia em Adultos. In: REGIONAL SCHOOL OF APPLIED COMPUTING FOR HEALTH (ERCAS), 7. , 2019, Teresina.
Anais [...].
Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação,
2019
.
p. 199-204.
