MineraÃÃo de dados aplicada à cardiologia pediÃtrica
AUTOR(ES)
Tarcisio Barbosa Gurgel
DATA DE PUBLICAÇÃO
2007
RESUMO
As primeiras soluÃÃes desenvolvidas para a InteligÃncia Artificial na Medicina eram, na Ãpoca da sua concepÃÃo, unicamente baseadas no conhecimento do especialista, entretanto, o cenÃrio atual, no qual dados sÃo abundantes, mas subutilizados, mostrou-se terreno fÃrtil para a criaÃÃo de soluÃÃes baseadas tambÃm nos dados. à onde entra a MineraÃÃo de Dados, que tem sido, nos Ãltimos anos, fator contribuinte na criaÃÃo de ferramentas mÃdicas que tÃm causado um forte impacto na prestaÃÃo dos serviÃos de saÃde. Nesse contexto, a proposta deste trabalho à avaliar a MineraÃÃo de Dados como meio para conceber um Sistema de Apoio à DecisÃo que auxilie o processo decisÃrio na Medicina, especificamente na Cardiologia Infantil. Foram utilizadas tÃcnicas de InteligÃncia Artificial tradicionalmente aplicadas a uma variedade de domÃnios mÃdicos: Ãrvores de DecisÃo e Regras de ClassificaÃÃo, para descriÃÃo dos dados; e Redes Neurais Artificiais, para construÃÃo de classificadores. O resultado obtido a partir das primeiras tÃcnicas trouxe novos conhecimentos para os mÃdicos envolvidos, especialistas no domÃnio. Os classificadores criados, por sua vez, mostraram um desempenho satisfatÃrio em duas tarefas distintas: a primeira à classificar os pacientes como saudÃveis ou doentes em relaÃÃo a doenÃas cardÃacas, atravÃs de dados de exames de ecocardiogramas; a segunda, identificar, entre os novos pacientes da clÃnica, e sem a ajuda dos dados de exames clÃnicos, aqueles mais graves, com alto potencial de serem submetidos a alguma cirurgia cardÃaca. A qualidade da soluÃÃo desenvolvida e a sua aceitaÃÃo pelos especialistas no domÃnio mostraram a viabilidade em utilizar a MineraÃÃo de Dados no processo de apoio à decisÃo na Cardiologia Infantil. Entre os potenciais benefÃcios, estÃo o maior entendimento da saÃde cardÃaca da populaÃÃo, e a utilizaÃÃo dos classificadores construÃdos, para servir como uma segunda opiniÃo mÃdica no momento do diagnÃstico e para dar prioridade de atendimento aos pacientes mais graves. Esperase que, com o auxÃlio dessas ferramentas, haja uma melhoria do serviÃo mÃdico prestado.
ASSUNTO(S)
data mining, artificial intelligence in medicine, diagnostic support systems ciencia da computacao mineraÃÃo de dados, inteligÃncia artificial na medicina, sistemas de apoio ao diagnÃstico
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