A Lógica Fuzzy Como Recurso Auxiliador na Predição da Diabetes do Tipo 2
Resumo
Este trabalho apresenta um sistema baseado em regras fuzzy para um pré-diagnóstico da diabetes tipo 2, objetivando auxiliar médicos na solicitação de exames para comprovar ou não a doença no paciente. Para isso, considera-se como variáveis de entrada do sistema os seguintes sintomas da doença: urinar excessivamente, obesidade central, formigamentos nos pés e mãos e turvação visual. Diabetes do tipo 2 é uma doença crônica, em que o pâncreas tem dificuldades na produção do hormônio insulina, ocorrendo um aumento de açúcar dentro do vaso sanguíneo. Essa doença ainda não tem cura, mas um diagnóstico rápido pode proporcionar maiores chances de controle da doença e evitar as consequências mais graves da diabetes.
Palavras-chave:
Regras Fuzzy, Diabetes, pré-diagnóstico
Referências
ALMEIDA, A. B., PERDIGAO, J. d. A., and LANA, C. Netsaber-artigos.
da Silva, P. H. A., de Brito, R. X., de Sousa Ximenes, J. N., and de Sousa, R. N. (2017). A aplicação da l´ogica de fuzzy no aux´ílio do diagn´ostico do cˆancer de mama. ENUCOMPI.
Dantas, M. E. (2016). Alterações dos p´es de idosos com diabetes mellitus tipo 2: relação com controle postural. B.S. thesis, Universidade Federal do Rio Grande do Norte.
Grillo, M. d. F. F. and Gorini, M. I. P. C. (2007). Caracterização de pessoas com diabetes mellitus tipo 2. Revista brasileira de enfermagem. Bras´ýlia. Vol. 60, n. 1 (jan./fev. 2007), p. 49-54.
Grossi, S. A. A. and de Pascali, P. M. (2000). Cuidados de enfermagem em diabetes mellitus. Grupo Gen-AC Farmacˆeutica.
Lobo, L. C. (2017). Inteligˆencia artificial e medicina. Massad, E., Ortega, N. R. S., and Silveira, P. S. P. (2004). M´etodos quantitativos em medicina. Editora Manole Ltda.
McLellan, K. C. P., Barbalho, S. M., Cattalini, M., and Lerario, A. C. (2007). Diabetes mellitus do tipo 2, síndrome metab´olica e modificação no estilo de vida. Rev Nutr, 20(5):515–24.
Milhomem, A. C. M., Mantelli, F. F., Lima, G. A. V., Bachion, M. M., and Munari, D. B. (2008). Diagn´osticos de enfermagem identificados em pessoas com diabetes tipo 2 mediante abordagem baseada no modelo de orem. Revista Eletrˆonica de Enfermagem, 10(2).
o MATLAB, C. (2012). O que ´e o matlab?
Picon, P. X., Leit˜ao, C. B., Gerchman, F., Azevedo, M. J. d., Silveiro, S. P., Gross, J. L., and Canani, L. H. S. (2007). Medida da cintura e raz˜ao cintura/quadril e identificação de situações de risco cardiovascular: estudo multicˆentrico em pacientes com diabetes melito tipo 2. Arquivos brasileiros de endocrinologia & metabologia= Brazilian archives of endocrinology and metabolism. S˜ao Paulo. Vol. 51, n. 3 (abr. 2007), p. 443-449.
Sant’Anna, C. S. and Peixoto, M. S. (2017). Avaliação de risco de diabetes tipo 2 via sistema fuzzy. IMECC–UNICAMP.
Silva, C. A. d., Lima, W. C. d., et al. (2002). Efeito ben´efico do exercício físico no controle metab´olico do diabetes mellitus tipo 2 `a curto prazo. Arquivos Brasileiros de Endocrinologia & Metabologia.
Silva, R. A. C. (2005). Inteligˆencia artificial aplicada a ambientes de engenharia de software: Uma vis˜ao geral. INFOCOMP Journal of Computer Science, 4(4):27–37.
Watari, R. (2012). An´alise da progress˜ao das alterações eletromiogr´aficas da marcha de diab´eticos neuropatas classificados atr´aves de um modelo linguístico fuzzy. PhD thesis, Universidade de S˜ao Paulo.
da Silva, P. H. A., de Brito, R. X., de Sousa Ximenes, J. N., and de Sousa, R. N. (2017). A aplicação da l´ogica de fuzzy no aux´ílio do diagn´ostico do cˆancer de mama. ENUCOMPI.
Dantas, M. E. (2016). Alterações dos p´es de idosos com diabetes mellitus tipo 2: relação com controle postural. B.S. thesis, Universidade Federal do Rio Grande do Norte.
Grillo, M. d. F. F. and Gorini, M. I. P. C. (2007). Caracterização de pessoas com diabetes mellitus tipo 2. Revista brasileira de enfermagem. Bras´ýlia. Vol. 60, n. 1 (jan./fev. 2007), p. 49-54.
Grossi, S. A. A. and de Pascali, P. M. (2000). Cuidados de enfermagem em diabetes mellitus. Grupo Gen-AC Farmacˆeutica.
Lobo, L. C. (2017). Inteligˆencia artificial e medicina. Massad, E., Ortega, N. R. S., and Silveira, P. S. P. (2004). M´etodos quantitativos em medicina. Editora Manole Ltda.
McLellan, K. C. P., Barbalho, S. M., Cattalini, M., and Lerario, A. C. (2007). Diabetes mellitus do tipo 2, síndrome metab´olica e modificação no estilo de vida. Rev Nutr, 20(5):515–24.
Milhomem, A. C. M., Mantelli, F. F., Lima, G. A. V., Bachion, M. M., and Munari, D. B. (2008). Diagn´osticos de enfermagem identificados em pessoas com diabetes tipo 2 mediante abordagem baseada no modelo de orem. Revista Eletrˆonica de Enfermagem, 10(2).
o MATLAB, C. (2012). O que ´e o matlab?
Picon, P. X., Leit˜ao, C. B., Gerchman, F., Azevedo, M. J. d., Silveiro, S. P., Gross, J. L., and Canani, L. H. S. (2007). Medida da cintura e raz˜ao cintura/quadril e identificação de situações de risco cardiovascular: estudo multicˆentrico em pacientes com diabetes melito tipo 2. Arquivos brasileiros de endocrinologia & metabologia= Brazilian archives of endocrinology and metabolism. S˜ao Paulo. Vol. 51, n. 3 (abr. 2007), p. 443-449.
Sant’Anna, C. S. and Peixoto, M. S. (2017). Avaliação de risco de diabetes tipo 2 via sistema fuzzy. IMECC–UNICAMP.
Silva, C. A. d., Lima, W. C. d., et al. (2002). Efeito ben´efico do exercício físico no controle metab´olico do diabetes mellitus tipo 2 `a curto prazo. Arquivos Brasileiros de Endocrinologia & Metabologia.
Silva, R. A. C. (2005). Inteligˆencia artificial aplicada a ambientes de engenharia de software: Uma vis˜ao geral. INFOCOMP Journal of Computer Science, 4(4):27–37.
Watari, R. (2012). An´alise da progress˜ao das alterações eletromiogr´aficas da marcha de diab´eticos neuropatas classificados atr´aves de um modelo linguístico fuzzy. PhD thesis, Universidade de S˜ao Paulo.
Publicado
25/09/2019
Como Citar
ARAUJO, Maria Dayane Almeida; MOREIRA, Lina Yara M. R.; DE ARAÚJO, Antonia Verlane Carvalho; DE BRITO, Rhyan Ximenes.
A Lógica Fuzzy Como Recurso Auxiliador na Predição da Diabetes do Tipo 2. In: ESCOLA REGIONAL DE COMPUTAÇÃO DO CEARÁ, MARANHÃO E PIAUÍ (ERCEMAPI), 7. , 2019, São Luís/MA.
Anais [...].
Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação,
2019
.
p. 17-24.
