Sistema de Apoio à Decisão Aplicado ao Diagnóstico da Doença de Alzheimer

  • Flávio L. Seixas UFF
  • Bianca Zadrozny IBM Research Brasil
  • Jerson Laks UFRJ
  • Débora C. M. Saade UFF
  • Aura Conci UFF

Resumo


Este artigo descreve um sistema de suporte à decisão clínica, aplicado ao diagnóstico da Doença de Alzheimer. Os principais componentes presentes no sistema são: um modelo de conhecimento baseado em rede bayesiana, uma ontologia para representação do conhecimento clínico e incertezas, um motor de inferência e aprendizagem computacional. A estrutura da rede bayesiana foi baseada nos critérios clínicos publicados pelo NINCDS-ADRDA e DSM-IV. Os parâmetros da rede foram definidos aplicando o algoritmo de aprendizagem computacional conhecido como Expectation Maximization (EM). A base de treinamento foi baseada em dados clínicos de cerca de 1500 indivíduos obtidos do CERAD. Os resultados foram avaliados através de uma análise de sensibilidade.

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Publicado
19/07/2011
SEIXAS, Flávio L.; ZADROZNY, Bianca; LAKS, Jerson; SAADE, Débora C. M.; CONCI, Aura. Sistema de Apoio à Decisão Aplicado ao Diagnóstico da Doença de Alzheimer. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE COMPUTAÇÃO APLICADA À SAÚDE (SBCAS), 11. , 2011, Natal/RN. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2011 . p. 1862-1871. ISSN 2763-8952.

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