Otimização Automática de Classificadores para Auxiliar no Diagnóstico da Depressão - Santana, Renata Cristina; de Lima, Thiago Henriques N.; Pinto, Saulo A. P.; Zárate, Luis E.; Nobre, Cristiane N. (Anais do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS); 2018: Anais do XVIII Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à SaúdeDO - 10.5753/sbcas.2018.3678, 2018)
A depressão é uma doença que atinge milhões de pessoas em todo o mundo. Ela é relacionada de modo complexo a fatores biológicos, sociais e psicológicos. Este trabalho apresenta resultados preliminares da utilização do pacote Auto-WEKA para encontrar automaticamente classificadores que tenham bom desempenho para predizer se uma pessoa desenvolveu depressão ou não. Classificadores combinados com redução automática de atributos como Random Forest, Best Fit e Correlation-based Subset Selection, alcançaram taxas de acerto, sensibilidade e especificidade de 100%, o que indica que são uma alternativa promissora para auxiliar profissionais da área médica no processo de diagnóstico da depressão.