Avaliando a Utilização do Aprendizado de Máquina em um Sistema de Apoio à Predição de Diagnósticos Médicos
Resumo
A hipótese diagnóstica é um processo preliminar de tomada de decisão do médico gerado em função dos dados clínicos e laboratoriais disponíveis ao final da consulta. De forma a auxiliar o processo de tomada de decisão de um médico, propomos a utilização do cadastro nacional de doenças (CID) e do prontuário de pacientes para aplicar técnicas de aprendizado de máquina com o objetivo de gerar hipóteses diagnósticas, fornecendo apoio ao diagnóstico para o profissional. Ao final, apresentamos uma avalição qualitativa com resultados gerados por diferentes algoritmos aplicados em dois cenários do mesmo conjuntos de dados. Propomos um modelo composto que foi mais eficiente na predição do capítulo CID baseado em um comitê de classificadores que obteve uma taxa de acurácia de 54,19% e após isso um algoritmo baseado em Árvores de Decisão, que obteve uma acurácia média de 61,79% para identificar cada categoria CID.
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