Trabalho de Conclusão
Título:O APRENDIZADO DE MÁQUINA NA CLASSIFICAÇÃO DE STATUS GLICÊMICO DE PACIENTES
Aluno:Gabriel Eduardo Martini
Semestre:2020/01
Situação:Anteprojeto
Áreas de interesse:Não informado
Orientador:Rodrigo Rafael Villarreal Goulart
Avaliadores:Gabriel da Silva Simões, Ricardo Ferreira de Oliveira
Documentos:Anteprojeto (liberado apenas para a banca)
Palavras-chave:Inteligência artificial, Aprendizado de máquina, Diagnóstico, Classificação glicêmica.
Resumo:

A Organização Mundial da Saúde afirma que 1 em cada 11 pessoas do mundo tem diabetes, mas somente 50% dos pacientes conhecem seu diagnóstico. O exame laboratorial mais solicitado pelos profissionais é o hemograma, que não apresenta o nível glicêmico do paciente, indicador da diabetes. Portanto é levantada a hipótese de identificar pacientes com potencial de diabetes a partir de dados de exames correlatos. Esta situação apresenta um grande desafio: detectar ou classificar o índice glicêmico do paciente através de dados hematológicos. Nesse contexto, sistemas de apoio à decisão clínica têm demonstrado alto grau de assertividade no auxílio ao diagnóstico. A tecnologia com maior relevância da atualidade é a Inteligência Artificial, com foco principal no Aprendizado de Máquina, implementando conceitos computacionais que possibilitam aprendizado automatizado por meio de dados pré-existentes. Com foco no diagnóstico da diabetes, o presente projeto tem como objetivo a aplicação de técnicas de aprendizado de máquina para a busca de tendências e predição da classificação do status glicêmico de pacientes, por meio de resultados de exames correlatos à glicose. A obtenção dos resultados terá como base a correlação dos resultados obtidos com a informação do real status glicêmico de cada paciente, disponível no dataset utilizado no projeto.

Link biblioteca:Não informado