Identificação das anomalias congênitas baseado em um modelo de decisão a partir de redes neurais artificiais

Autores/as

  • Luciana Moura Mendes de Lima UFPB
  • Rodrigo Pinheiro de Toledo Vianna
  • Ronei Marcos de Moraes

Palabras clave:

Malformações Congênitas, Nascido Vivo, Técnicas de Apoio à Decisão

Resumen

Objetivo: Identificar os tipos de anomalias congênitas do sistema nervoso a partir de um modelo de tomada de decisão. Método: Estudo de natureza tecnológica e retrospectiva utilizando dados secundários provenientes do Sistema de Informação de Nascidos Vivos, com posterior identificação das anomalias realizada por meio de Redes Neurais Artificiais, no período de 2009 a 2014, no estado da Paraíba. Resultados: Foram utilizadas Redes Neurais Artificiais do tipo perceptron de múltiplas camadas, feedforward com algoritmo de treinamento backpropagation. Sua configuração foi composta por uma camada de entrada com 15 neurônios, 2 camadas ocultas uma com 22 neurônios e a outra com 10 e uma camada de saída com 8 neurônios e identificou corretamente 89,3% dos tipos de anomalias do sistema nervoso. Conclusão: O modelo permitiu identificar os tipos de anomalias congênitas do sistema nervoso, podendo ser útil no apoio aos gestores públicos e profissionais de saúde na tomada de decisão.

Publicado

2019-02-17

Cómo citar

Mendes de Lima, L. M., Vianna, R. P. de T., & Marcos de Moraes, R. (2019). Identificação das anomalias congênitas baseado em um modelo de decisão a partir de redes neurais artificiais. Journal of Health Informatics, 11(1). Recuperado a partir de https://jhi.sbis.org.br/index.php/jhi-sbis/article/view/603

Número

Sección

Artículo Original

Artículos similares

<< < 1 2 3 

También puede {advancedSearchLink} para este artículo.

Artículos más leídos del mismo autor/a