Utilização de Técnicas de Inteligência Computacional na Caracterização de Pacientes com Doenças Cardiovasculares

  • Juliana Baroni Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro
  • Robson Mariano da Silva Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro

Resumo

Por estarem do topo da lista das doenças que mais matam no mundo, as Doenças Cardiovasculares estão assustando cada vez mais a classe médica, devido aos seus números alarmantes, sendo assim técnicas de Inteligência Computacional foram utilizadas para caracterizar pacientes da base de dados pública “Heart Disease Database”, como cardiopatas ou não, a partir das variáveis fornecidas pela base. Máquina de Vetor de Suporte (SVM) e Regressão Linear Múltipla, foram escolhidas por terem desempenhos satisfatórios em aplicações similares na literatura. O modelo em que as variáveis foram diretamente introduzidas ao SVM, conseguiu em sua melhor simulação uma acurácia de 77%, sensibilidade de 91%, especificidade de 69% e falso negativo de 9%, enquanto na simulação em que as variáveis foram selecionadas por Regressão, os índices representaram 85%, 86%, 84% e 14%, respectivamente. O fator considerado mais importante foi o falso negativo, confirmando o melhor desempenho do modelo de SVM.  

Publicado
2018-12-29
Como Citar
BaroniJ., & SilvaR. M. da. (2018). Utilização de Técnicas de Inteligência Computacional na Caracterização de Pacientes com Doenças Cardiovasculares. REVISTA CEREUS, 10(4), 160-171. Recuperado de http://ojs.unirg.edu.br/index.php/1/article/view/2367
Seção
Artigos