Construção de um sistema de suporte à decisão em gastroenterologia do digestivo alto

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Lagareiro, Ana Margarida Rolão
Data de Publicação: 2021
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Texto Completo: http://hdl.handle.net/10400.21/14001
Resumo: Mestrado em Engenharia Biomédica
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spelling Construção de um sistema de suporte à decisão em gastroenterologia do digestivo altoGastroenterologiaCancro do esófagoCancro gástricoSistema de suporte à decisão clínicaClassificaçãoDecisão terapêuticaMestrado em Engenharia BiomédicaOs cancros gástrico e esofágico representam a 5ª e 7ª neoplasias mais comuns em todo o mundo, sendo a apresentação tardia de sintomas comum em ambos, com grande parte dos pacientes a exibir doença localmente avançada ou metastática no diagnóstico. Consequentemente, a sobrevida é baixa e, por isso, a escolha terapêutica é fundamental para alcançar resultados favoráveis nesta vulnerável população de pacientes. No entanto, a decisão é baseada num conjunto alargado de informação e com pouco tempo para decidir. Neste sentido, as ferramentas informáticas podem ser extremamente úteis no processo de decisão terapêutica, visto que podem processar uma quantidade significativa de informação em muito menos tempo do eue os decisores. Com o presente trabalho pretendeu-se estudar um sistema de auxílio na tomada de decisão clínica e desenvolver a sua aplicação em Gastroenterologia do Digestivo Alto, utilizando-se dados codificados do Instituto Português de Oncologia de Lisboa. Um Sistema de Suporte à Decisão é um software desenvolvido para auxiliar profissionais a desempenhar tarefas que requerem tomadas de decisão. No contexto clínico, estas aplicações fornecem informações específicas, filtradas de forma inteligente ou apresentadas em momentos apropriados, de forma a impactar diretamente a tomada de decisão de um clínico, com o objetivo de melhorar os cuidados de saúde prestados. O desenvolvimento deste trabalho foi dividido em três etapas principais: a primeira foi a obtenção de uma base de dados estruturada para ser utilizada como entrada do modelo do sistema de suporte à decisão; a segunda foi a definição do modelo e a construção de um sistema que recebe a base de dados como entrada e tem como saída recomendações para apoio à decisão terapêutica; e a terceira consiste em testar e validar o funcionamento do sistema. A base de dados foi facultada pelo Grupo Multidisciplinar do Cancro do Esófago e Estômago (GMCEE) do IPO de Lisboa, tendo sido criados três subsets com número de registos diferentes, selecionados com base no ano de inscrição no IPO e no preenchimento das variáveis. Usando cada um dos subsets, foram testados na plataforma Microsoft Azure Machine Learning Studio, os classificadores Multiclass Neural Network e Multiclass Decision Forest, recorrendo a várias configurações, de forma a perceber qual a combinação de dados e de definições dos algoritmos que permitia a melhor performance de classificação. De forma geral, quanto maior o número de dados utilizados para treino do modelo, melhor o desempenho de classificação do mesmo. Além disso, dados mais recentes, embora inferiores em número, revelaram-se mais fidedignos no preenchimento, levando a resultados superiores de classificação. Ambos os classificadores demonstraram ótimos resultados, com valores de exatidão entre 91,67% e 100%. Ainda assim, quando comparados, o Multiclass Neural Network permitiu obter melhores valores de exatidão. Tendo os vários modelos criados, procedeu-se à escolha de um dos que mostrou melhores resultados e foi criado um web service, que permite a aplicação a novos casos, através de um ficheiro de excel. Esta aplicação permitiu concluir que o sistema apresenta boa capacidade de decisão, apesar de ser necessária maior variedade de dados para obter resultados ainda melhores. Uma vez que existem terapêuticas mais comumente realizadas, por vezes, o sistema comete alguns erros de classificação quando surgem novos casos pertencentes a um grupo menos comum ou para o qual não existem ainda registos semelhantes. Assim, é necessária a continua atualização da base de dados, para que o sistema consiga reconhecer casos diferentes, menos comuns, e atribuir uma sugestão de terapêutica adequada. Para tal, é muito importante que todas as variáveis de cada novo doente sejam preenchidas, tendo sido esta uma limitação para este estudo, pois muitos registos apresentavam variáveis importantes na escolha entre duas terapêuticas sem preenchimento, tendo sido eliminadas. Ainda assim, esta ferramenta revelou-se muito útil e eficiente, havendo espaço para melhoria, desenvolvimento e evolução da mesma, para poder ser aplicada em ambiente clínico.Instituto Politécnico de Lisboa, Escola Superior de Tecnologia da Saúde de LisboaDomingues, Nuno Alexandre SoaresFonseca, Catarina Granja daRCIPLLagareiro, Ana Margarida Rolão2021-11-15T13:06:53Z2021-072021-07-01T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10400.21/14001porLagareiro AM. Construção de um sistema de suporte à decisão em gastroenterologia do digestivo alto [dissertação]. 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