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

Autores/as

  • Ubiratan Roberte C. Passos UNES - Faculdade do Espírito Santo SC/ES - Centro Universitário São Camilo
  • Ítalo de Oliveira Matias Universidade Candido Mendes, UCAM, Brasil. TecGraf (Fundação Padre Leonel Franca), PUC/RIO, Brasil.
  • Ubiratan Rosa Passos Secretaria Estadual de Saúde do Espírito Santo - Médico Hospital UNIMED - Cachoeiro de Itapemirim
  • Marlito Andrade Pereira UNES - FACULDADE DO ESPÍRITO SANTO
  • Vinícius Machado de Carvalho UNES - Estudante - Bacharel em Sistemas de Informação

Palabras clave:

Algoritmos, Técnicas de apoio para a decisão, Doença das coronárias, Inteligência artificial

Resumen

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.

Biografía del autor/a

Ubiratan Roberte C. Passos, UNES - Faculdade do Espírito Santo SC/ES - Centro Universitário São Camilo

Professor universitário - UNES - Faculdade do Espírito Santo e UNIVERSIDADE SÃO CAMILO - Campus Cachoeiro de Itapemirim - ES.

Informática e Administração de Empresas.

Colegiado Informática - São Camilo

Ítalo de Oliveira Matias, Universidade Candido Mendes, UCAM, Brasil. TecGraf (Fundação Padre Leonel Franca), PUC/RIO, Brasil.

Possui Bacharelado em Ciências da Computação pela Universidade Federal da Paraíba (1998). Tem Mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação pela Universidade Federal do Rio de Janeiro (2001). Possui Doutorado em Sistemas Computacionais pela Universidade Federal do Rio de Janeiro (2007). Atualmente é Professor da Universidade Candido Mendes (Campos) na área de Pesquisa Operacional e trabalha como coordenador de um Sistema de Visualização de Objetos Geológicos 3D pelo TecGraf. Tem experiência na área de Computação Gráfica e Simulação Computacional, atuando principalmente nos seguintes temas: processamento de imagens, games, otimização e modelagem 3D.

Ubiratan Rosa Passos, Secretaria Estadual de Saúde do Espírito Santo - Médico Hospital UNIMED - Cachoeiro de Itapemirim

Médico Cardiologista - Santa Casa Municipal de Castelo

UNIMED Sul Capixaba - Médico Plantonista

Cardiologiasta Especialista pela Sociedade Brasileira de Cardiologia

Marlito Andrade Pereira, UNES - FACULDADE DO ESPÍRITO SANTO

Mestrando Inteligência Computarional e Pesquisa Operacional - Universidade Candido Mendes

Vinícius Machado de Carvalho, UNES - Estudante - Bacharel em Sistemas de Informação

Estudande - Sistemas de Informação 
(Bacharel) - UNES

Publicado

2014-12-17

Cómo citar

Passos, U. R. C., Matias, Ítalo de O., Passos, U. R., Pereira, M. A., & de Carvalho, V. M. (2014). Uma ferramenta baseada em computação evolutiva para o apoio ao diagnóstico da cardiopatia isquêmica. Journal of Health Informatics, 6(4). Recuperado a partir de https://jhi.sbis.org.br/index.php/jhi-sbis/article/view/310

Número

Sección

Artículo Original

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