A Inteligência Artificial na Identificação de Espécies de Candida

• Ano de defesa: 2020
• Autor(a) principal: FERREIRA, Renan Williams Marques
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Pernambuco; UFPE; Brasil; Programa de Pos Graduacao em Ciencia da Computacao
• Palavras-chave em Português: Inteligência computacional; Diagnóstico de Candidemia; Narizes Eletrônicos; Aprendizagem de Máquina
• Link de acesso: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/40294

Candidemia é a infecção da corrente sanguínea causada por leveduras do gênero Candida. Uma das maiores dificuldades no tratamento dessa doença é a demora no seu diagnóstico e na identificação do fungo causador da infecção. Implicando também na demora do tratamento correto e, portanto, tornando tardio a cura do paciente. Neste trabalho utilizamos a tecnologia dos narizes eletrônicos, que é um dispositivo que mimetiza o olfato humano, para avaliarmos seu desempenho na identificação de leveduras clínicas do gênero Candida através da amostra de ar obtida. A partir de uma parceria com o Departamento de Micologia da Universidade Federal de Pernambuco, três bases de dados contendo amostras de Candida albicans, C. parapsilosis e C. krusei foram criadas. Um total de oito métodos de inteligência artifical foram avaliados. Nas três bases de teste utilizadas, foram obtidos os seguintes resultados em termos de acurácia: 96%, 88% e 90%. Considerando que este estudo tem por objetivo a desenvoltura de um possível novo método para a identificação de leveduras do gênero Candida, os resultados mostram que a utilização de um nariz eletrônico com alguns algoritmos de aprendizagem de máquina é promissora nesta área.