Comparação de técnicas de aprendizado de máquina com pré-processamento para decisão de profilaxia da tuberculose.
A Tuberculose é um problema de saúde pública mundial. Existem portadores de infecção latente, que podem evoluir futuramente com a doença. O Ministério da Saúde do Brasil identificou os grupos de risco de adoecimento e atribuiu algumas variáveis que auxiliam a equipe médica na decisão de tratar esses indivíduos antes que adoeçam. Baseando-se nesse contexto foi realizada a simulação de 305 casos clínicos, que posteriormente foram submetidos ao processamento de cinco algoritmos de aprendizado de máquina utilizando a ferramenta WEKA, obtendo melhor acurácia o algoritmo J48 com a técnica de árvore de decisão.
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2016-03-10
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dig-alice-doc-10404662020-04-28T04:39:06Z Comparação de técnicas de aprendizado de máquina com pré-processamento para decisão de profilaxia da tuberculose. SALAME, M. F. A. SALAME, F. M. MARCOS FILIPE ALVES SALAME, CPAA; Flavia Matos Salame, UEA. Tuberculose A Tuberculose é um problema de saúde pública mundial. Existem portadores de infecção latente, que podem evoluir futuramente com a doença. O Ministério da Saúde do Brasil identificou os grupos de risco de adoecimento e atribuiu algumas variáveis que auxiliam a equipe médica na decisão de tratar esses indivíduos antes que adoeçam. Baseando-se nesse contexto foi realizada a simulação de 305 casos clínicos, que posteriormente foram submetidos ao processamento de cinco algoritmos de aprendizado de máquina utilizando a ferramenta WEKA, obtendo melhor acurácia o algoritmo J48 com a técnica de árvore de decisão. 2020-04-28T04:38:58Z 2020-04-28T04:38:58Z 2016-03-10 2015 Separatas In: CONGRESSO AMAZÔNICO DE COMPUTAÇÃO E SISTEMAS INTELIGENTES, 1., 2015, Manaus. Anais... Manaus: UEA, 2015. p. 73-80. http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1040466 Portugues pt_BR openAccess |
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A Tuberculose é um problema de saúde pública mundial. Existem portadores de infecção latente, que podem evoluir futuramente com a doença. O Ministério da Saúde do Brasil identificou os grupos de risco de adoecimento e atribuiu algumas variáveis que auxiliam a equipe médica na decisão de tratar esses indivíduos antes que adoeçam. Baseando-se nesse contexto foi realizada a simulação de 305 casos clínicos, que posteriormente foram submetidos ao processamento de cinco algoritmos de aprendizado de máquina utilizando a ferramenta WEKA, obtendo melhor acurácia o algoritmo J48 com a técnica de árvore de decisão. |
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