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Artigo Produção Nacional

BIBTEX RIS

Sistema preditivo para a doença de Alzheimer na triagem clínica

2016; Volume: 8; Issue: 3 Linguagem: Português

2175-4411

Leonard Barreto Moreira, Anderson Amendoeira Namen,

Nursing Diagnosis and Documentation

Objetivo: Descrever uma aplicacao que, utilizando-se de tecnicas de mineracao de dados, visa auxiliar os especialistas no processo de diagnostico de pacientes com suspeita clinica de Alzheimer atendidos pelo Centro de Alzheimer e Parkinson no municipio de Campos dos Goytacazes/RJ. Metodo: Aplicacao de tecnicas relacionadas a etapa de pre-processamento dos dados, de classificacao (naive bayes, redes bayesianas e arvores de decisao) com avaliacao dos resultados a partir do uso da validacao cruzada estratificada k-fold, cujas implementacoes estao disponiveis na ferramenta Weka. Resultado: Observou-se os resultados numericos dos modelos de acordo com as metricas: acuracia, taxa de erro, sensibilidade, taxa de falsos positivos e taxa de falsos negativos, obtendo-se as taxas de 73,8%, 26,2%, 76,3%, 27,4%, 23,7%, respectivamente. Conclusao: Verificou-se que os classificadores bayesianos, em especial redes bayesianas, apresentaram os melhores resultados para o diagnostico da doenca de Alzheimer a partir das metricas supracitadas.