Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2009 |
| Autor(a) principal: |
Persinoti, Gabriela Felix |
| Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/17/17135/tde-02032010-120508/
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Resumo: |
A Artrite Reumatóide (AR) é uma doença auto-imune, crônica e inflamatória cujas manifestações são notadas, principalmente, nas articulações. Um ponto de extrema importância nesta doença é a necessidade de diagnostico e início do tratamento dos pacientes o mais rápido possível, para que os danos às articulações e erosões ósseas sejam evitados, pois estes danos ocorrem no início da doença e são, muitas vezes, irreversíveis. O presente projeto teve como objetivo a construção de um sistema computacional via Web para o auxílio ao diagnóstico de pacientes portadores de artrite reumatóide, através da utilização de técnicas de inteligência artificial, como Redes Neurais Artificiais, Árvores de Decisão e Algoritmos Genéticos, e o sistema gerenciador de conteúdos Drupal. O objetivo do sistema é proporcionar um ambiente estruturado, no qual as informações clínicas e de expressão gênica de pacientes portadores de AR são cadastradas e categorizadas, para que, a partir destas informações, os algoritmos de aprendizado de máquinas possam ser treinados para selecionar características clínicas e genes relevantes para a predição da resposta dos pacientes ao tratamento com Drogas Anti-Reumáticas Modificadoras da Doença (DMARDs). Após o treinamento, os modelos gerados podem ser utilizados para a predição da resposta à DMARDs de novos pacientes. O sistema visa selecionar possíveis características que permitam identificar precocemente os pacientes que irão evoluir de forma mais agressiva e, assim, fornecer uma nova ferramenta para que os médicos possam indicar o melhor tratamento possível para cada paciente individualmente. O Sistema desenvolvido foi denominado ARIA e está disponível através do endereço http://gbi.fmrp.usp.br/artrite. Apenas médicos e colaboradores do projeto têm permissão para acessá-lo. Estão disponíveis os seguintes conteúdos: Cadastro de Pacientes, Ferramenta de Seleção de Atributos e Ferramenta de Predição da Resposta dos Pacientes à DMARDs. Além disso, o sistema disponibiliza diversas possibilidades de visualização e interação com tais conteúdos. Estão cadastrados, até o momento, 126 pacientes, sendo que 106 deles são utilizados para o treinamento da ferramenta de seleção de atributos e vinte deles para os testes da ferramenta de predição da resposta à DMARDs. |
