Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2023 |
| Autor(a) principal: |
Albuquerque, Gabriela de Araújo |
| Orientador(a): |
Valentim, Ricardo Alexsandro de Medeiros |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Tese
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal do Rio Grande do Norte
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| Programa de Pós-Graduação: |
PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA ELÉTRICA E DE COMPUTAÇÃO
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Brasil
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| Palavras-chave em Português: |
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| Área do conhecimento CNPq: |
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| Link de acesso: |
https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/55342
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Resumo: |
A osteoporose é uma condição silenciosa e ainda subdiagnosticada, com uma taxa de mortalidade superior a diversos tipos de câncer, principalmente, quando os pacientes sofrem fraturas. O equipamento "padrão ouro" para o diagnóstico, o Dual Energy X-Ray Absorptiometry (DEXA), que utiliza radiação ionizante e possui custo elevado, é escasso em países considerados de renda média ou baixa, aspectos que podem dificultar o acesso oportuno ao diagnóstico. Neste contexto, um dispositivo portátil, Osseus, foi desenvolvido para a triagem de pacientes que necessitam do exame de densitometria, ou seja, para qualificar as solicitações dos exames para o DEXA. A tese teve como objetivo validar o dispositivo Osseus utilizando técnicas de aprendizado de máquina. Para isso, foi realizado o planejamento e coleta de dados de 505 pacientes que realizaram o exame no DEXA e no Osseus. Destes, 21,8% estavam saudáveis e 78,2% estavam doentes (apresentavam baixa densidade mineral óssea ou osteoporose). A base de dados foi separada em 80% para treino e validação (usando validação cruzada com k fold = 5) e 20% para teste. O desempenho obtido na base de teste com o melhor modelo (Floresta Aleatória - Random Forest) correspondeu a sensibilidade = 0.853, especificidade = 0.871 e F1 (média harmônica da precisão e da sensibilidade) = 0.859. Os resultados evidenciaram que as variáveis de maior relevância para indicar a condição de saúde do indivíduo foram idade, índice de massa corporal e a atenuação do sinal emitido e detectado pelo dispositivo Osseus. Quando comparado com os resultados dos exames DEXA, o modelo mostrou-se efetivo para realizar a triagem de indivíduos com osteoporose e facilitar o diagnóstico precoce da doença, o que implica na redução de custos com cirurgias, tratamento e hospitalizações. Assim, ao qualificar o encaminhamento dos pacientes da atenção primária para a rede especializada, o Osseus pode impactar na diminuição de filas de densitometria no Sistema Único de Saúde no Brasil. |
