Uma aplicação de redes bayesianas no auxílio à tomada de decisões médicas.

• Ano de defesa: 2003
• Autor(a) principal: SILVEIRA JÚNIOR, Luiz Gonzaga de Queiroz.
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Campina Grande; Brasil; Centro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEI; PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA ELÉTRICA; UFCG
• Link de acesso: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/6552

0 Diagnostico Medico se insere numa categoria ampla de problemas, onde a tomada de decisão e realizada considerando-se as evidências conhecidas e estas apresentando diferentes níveis de confiança. Alem disso, não e rara a ocorrência de diferentes patologias com sintomas em comum. A particularidade deste cenário esta presente na Neurologia, onde patologias raras com sintomas semelhantes tornam a emissão do diagnóstico diferencial difícil e ate mesmo imprecisa. Com o objetivo de reduzir o grau de incertezas envolvido, utiliza-se geralmente ferramentas de aquisição de novas evidências, como exames clínicos e neurológicos. Acontece que esta obtenção geralmente não reduz a complexidade da emissão de um diagnóstico diferencial. Para isto, e necessário dispor de ferramentas computacionais que auxiliem na tomada de decisão. Neste trabalho e avaliado o desempenho da inferência probabilística em Redes Bayesianas no auxilio a tomada de decisões medicas. 0 desempenho. dessa técnica e analisado sob bases de dados com diferentes cenários considerados. Alem disso, são propostos novos algoritmos de redução da complexidade computacional da inferência probabilística, os quais se baseiam em conceitos da Teoria da Informação. Os resultados obtidos mostram que a inferência probabilística em Redes Bayesianas pode ser promissora no auxilio a emissão do diagnostico médico.