Uma ferramenta baseada em computação evolutiva para o apoio ao diagnóstico da cardiopatia isquêmica

Abstract

Objetivo: O trabalho em questão vem apresentar a proposta de uma ferramenta desenvolvida com técnicas de computação evolutiva e reconhecimento baseado em casos para auxílio no diagnóstico da cardiopatia isquêmica. Método: Análises bibliográficas e aplicação combinada das técnicas de Algoritmos Genéticos (AG’s) e reconhecimento baseado em casos (RBC’s) e derivações da função de distância euclidiana Resultado: Os testes realizados na ferramenta mostraram que esta possui grande grau de acertos em suas indicações de diagnóstico, chegando a 97,01% de acertos nas etapas de treinamento com acurácia, especificidade e sensibilidades superiores a 92%. Conclusão: A escolha das tecnologias citadas bem como dos métodos aplicados para evolução do algoritmo dentro das técnicas de AG, proporcionaram a ferramenta grande capacidade de decisão levando-a grandes taxas de acertos em sua indicação diagnóstica.