Algoritmo evolutivo para predição de dados antropométricos infantis como apoio à tomada de decisão

Abstract

Objetivo

: Reportar o emprego de um algoritmo de programação genética no contexto da predição para gerar automaticamente uma equação matemática que represente o mais próximo possível a curva de crescimento infantil (referentes a peso e altura) registrada historicamente. Método: O algoritmo de programação genética proposto está focado na indução de equações matemáticas, executando o processo chamado de regressão simbólica sobre dados de quatro crianças do sexo masculino. Resultado: Observou-se que a curva gerada torna-se mais próxima da curva de crescimento nos últimos pontos de treinamento. Assim, quanto maior o número de dados para treinamento, maior a precisão da predição. Conclusão: A abordagem proposta retrata tendências de evolução com base em informações do histórico da criança analisada e pode ser utilizada para identificar precocemente possíveis problemas de desnutrição, obesidade e outros aspectos relacionados ao desenvolvimento físico, servindo de auxílio na tomada de decisão por parte de especialistas da área da saúde.