Use of the evaluation of fuzzy logic for Human Papilloma Virus risk prediction
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Data de Publicação: | 2015 |
Outros Autores: | , |
Tipo de documento: | Artigo |
Idioma: | por |
Título da fonte: | RECIIS (Online) |
Texto Completo: | https://www.reciis.icict.fiocruz.br/index.php/reciis/article/view/674 |
Resumo: | The decrease in morbidity and mortality caused by cervical cancer (CC) is still a challenge in developing countries. As the main cause, the lack of an organized screening for patient recruitment obstructs the detection of precursor lesions in time for effective treatment. This paper evaluates the use of an intelligent computer system using fuzzy logic as a reading method to specialist predicting risk of pre neoplasic lesions. The system was constructed using six major cofactors in the development of the disease as input variables. The chosen cofactors were: age, age of the first sexual intercourse, number of sexual partners, tobacco smoking, time using hormonal contraception and concomitant presence of immunosuppression disease. The answers produced by the system were compared to those provided by an expert that evaluated 82 hypothetical cases formulated by the authors. The result was a degree of agreement above 81%, which certifies the proposed method. In addition, there was the calculation of sensitivity and specificity attributed to method with a result above 80% in most categories analyzed. We conclude, then, that the fuzzy logic is a suitable reader of specialist thinking, which can be used, if validated, by the Public Health Network for the execution of a schedule organized and consequent increasing recruitment of patients. |
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Use of the evaluation of fuzzy logic for Human Papilloma Virus risk predictionEl uso de la evaluación de la lógica difusa para la predicción del riesgo de papiloma humano VirusAvaliação do uso da lógica nebulosa para previsão de risco de Papiloma Vírus HumanoHPVHealth systemFuzzy logicArtificial intelligenceUterine Cervical Neoplasms Cervix CancerHPVSistema de SaludLógica difusaInteligencia artificialNeoplasias del cuello uterinoPapiloma Vírus Humano (HPV)Sistema Único de SaúdeLógica nebulosaInteligência artificialCâncer de colo do úteroThe decrease in morbidity and mortality caused by cervical cancer (CC) is still a challenge in developing countries. As the main cause, the lack of an organized screening for patient recruitment obstructs the detection of precursor lesions in time for effective treatment. This paper evaluates the use of an intelligent computer system using fuzzy logic as a reading method to specialist predicting risk of pre neoplasic lesions. The system was constructed using six major cofactors in the development of the disease as input variables. The chosen cofactors were: age, age of the first sexual intercourse, number of sexual partners, tobacco smoking, time using hormonal contraception and concomitant presence of immunosuppression disease. The answers produced by the system were compared to those provided by an expert that evaluated 82 hypothetical cases formulated by the authors. The result was a degree of agreement above 81%, which certifies the proposed method. In addition, there was the calculation of sensitivity and specificity attributed to method with a result above 80% in most categories analyzed. We conclude, then, that the fuzzy logic is a suitable reader of specialist thinking, which can be used, if validated, by the Public Health Network for the execution of a schedule organized and consequent increasing recruitment of patients.La disminución de la morbilidad y la mortalidad por el cáncer de cuello de útero (CCU) sigue siendo un reto en los países en desarrollo. Como la causa principal, la falta de un rastreo organizado para hacer el reclutamiento de pacientes impide la detección de lesiones precursoras en tiempo para un tratamiento eficaz. En este trabajo se evalúa la utilización de un sistema informático inteligente utilizando la lógica difusa como un método de lectura de expertos para predecir el riesgo de desarrollar lesión pre-neoplásica. El sistema fue construido usando seis cofactores importantes en la progresión de la enfermedad, como variables de entrada. Los cofactores que se eligieron fueron: edad, edad de inicio de relaciones sexuales, número de parejos sexuales, tabaquismo, tiempo de uso de la anticoncepción hormonal y presencia concomitante de enfermedad inmunosupresora. Las respuestas producidas por el sistema fueron comparadas con las respuestas dadas por un experto que evaluó 82 casos hipotéticos formulados por los autores. El resultado fue un grado de concordancia que superó 81%, lo que certifica el método propuesto.Además, se llevó a cabo el cálculo de la sensibilidad y especificidad atribuido al método, que resultó más de 80% en la mayoría de categorías analizadas. Entonces, se deduce que la lógica difusa es un lector adecuado del pensamiento del experto, que puede ser utilizado, si validado, en la Red de Salud Pública, para efectuar un aumento de la programación organizada y consecuente aumento del reclutamiento depacientes.A diminuição da morbimortalidade por câncer de colo uterino (CCU) ainda é um desafio nos países em desenvolvimento. Como causa principal, a falta de um rastreamento organizado para captação da paciente inviabiliza a detecção da lesão precursora em tempo eficaz para tratamento. O presente trabalho avalia a utilização de um sistema computacional inteligente, utilizando a lógica nebulosa como método de leitura do especialista na predição de risco de desenvolvimento de lesão pré-neoplásica. O sistema foi construído utilizando seis cofatores importantes na evolução da doença, como variáveis de entrada. Os cofatores escolhidos foram idade, idade de início da relação sexual, número de parceiros sexuais, tabagismo, tempo de uso de anticoncepção hormonal e presença concomitante de doença imunossupressora. As respostas produzidas foram comparadas àquelas fornecidas por um especialista que avaliou 82 casos hipotéticos formulados pelos autores. O resultado foi um grau de concordância acima de 81%, o que certifica o método proposto. Além disso, realizou-se o cálculo da sensibilidade e especificidade atribuídas ao método, com resultado acima de 80% na maioria das categorias analisadas. Conclui-se, então, que a lógica nebulosa é um leitor adequado do pensamento do especialista que, se validado, pode ser utilizado na Rede Pública de Saúde, para efetivação de um agendamento organizado e consequente aumento da captação depacientes.Instituto de Comunicação e Informação Científica e Tecnológica em Saúde (Icict/Fiocruz)2015-03-21info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionAvaliado pelos paresapplication/pdfhttps://www.reciis.icict.fiocruz.br/index.php/reciis/article/view/67410.3395/reciis.v8i3.674Revista Eletrônica de Comunicação, Informação & Inovação em Saúde; Vol. 8 No. 3 (2014)Revista Eletrônica de Comunicação, Informação e Inovação em Saúde; Vol. 8 Núm. 3 (2014)Revue de la Communication, de l'Information et de l'Innovation en santé; Vol. 8 No 3 (2014)Revista Eletrônica de Comunicação, Informação & Inovação em Saúde; v. 8 n. 3 (2014)1981-6278reponame:RECIIS (Online)instname:Fundação Oswaldo Cruz (FIOCRUZ)instacron:FIOCRUZporhttps://www.reciis.icict.fiocruz.br/index.php/reciis/article/view/674/1322Drable, Rosana GamaMol, Antonio Carlos de AbreuLegey, Ana Paulainfo:eu-repo/semantics/openAccess2015-12-04T12:58:55Zoai:www.reciis.icict.fiocruz.br:article/674Revistahttps://www.reciis.icict.fiocruz.br/index.php/reciishttps://www.reciis.icict.fiocruz.br/index.php/reciis/oaireciis@icict.fiocruz.br1981-62781981-6278opendoar:2015-12-04T12:58:55RECIIS (Online) - Fundação Oswaldo Cruz (FIOCRUZ)false |
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