Desenvolvimento de aplicações com machine learning: desafios do contexto nacional para o setor ambulatorial

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Gomes, Cintya Guimarães
Data de Publicação: 2023
Outros Autores: Brandão, Eduardo Kaufman Berrio Lacé
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense (RIUFF)
Texto Completo: http://app.uff.br/riuff/handle/1/31016
Resumo: O presente trabalho de conclusão de curso tem como objetivo realizar um estudo sobre como aplicações de Machine Learning podem ser usadas na área da saúde, em especial, no apoio ao diagnóstico de doenças com o uso de Redes Neurais. Inicialmente, houve a apresentação da realidade do sistema público de saúde brasileiro nos anos de 2020 e 2021, que serviu como motivador central para o desenvolvimento deste trabalho. E, posteriormente, seguindo com a apresentação de metodologias e algoritmos de Machine Learning que culminaram no desenvolvimento de uma Rede Neural capaz de predizer um conjunto de dados sobre câncer de mama com base no aprendizado supervisionado e modelo preditivo de regressão
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spelling Desenvolvimento de aplicações com machine learning: desafios do contexto nacional para o setor ambulatorialMachine learningRedes Neurais na área da saúdeAplicação de diagnósticosSistema Único de Saúde (Brasil)Rede NeuralAprendizado de máquinaNeural Networks in the health areaApplication of diagnosticsO presente trabalho de conclusão de curso tem como objetivo realizar um estudo sobre como aplicações de Machine Learning podem ser usadas na área da saúde, em especial, no apoio ao diagnóstico de doenças com o uso de Redes Neurais. Inicialmente, houve a apresentação da realidade do sistema público de saúde brasileiro nos anos de 2020 e 2021, que serviu como motivador central para o desenvolvimento deste trabalho. E, posteriormente, seguindo com a apresentação de metodologias e algoritmos de Machine Learning que culminaram no desenvolvimento de uma Rede Neural capaz de predizer um conjunto de dados sobre câncer de mama com base no aprendizado supervisionado e modelo preditivo de regressãoThe current term paper aims to carry out a study on how Machine Learning applications can be used in the health area, in particular, supporting the diagnosis of diseases using Neural Networks. Initially, there was a presentation of the reality of the brazilian public health system in 2020 and 2021, which served as a central motivator for the development of this term paper. And, later, following with the presentation of Machine Learning methodologies and algorithms that culminated in the development of a Neural Network capable of predicting a dataset on breast cancer based on supervised learning and a predictive regression model57 p.Ferreira, Vinicius Corrêahttp://lattes.cnpq.br/6639786304788971Araújo, Adriel dos Santoshttp://lattes.cnpq.br/3719702001615130Gomes, Cintya GuimarãesBrandão, Eduardo Kaufman Berrio Lacé2023-10-30T17:26:46Z2023-10-30T17:26:46Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisapplication/pdfGOMES, Cintya Guimarães; BRANDÃO, Eduardo Kaufman Berrio Lacé. Desenvolvimento de aplicações com machine learning: desafios do contexto nacional para o setor ambulatorial. 2021. 57 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Tecnologia em Sistemas de Computação) - Instituto de Computação, Universidade Federal Fluminense, Niterói, 2021.http://app.uff.br/riuff/handle/1/31016CC-BY-SAinfo:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense (RIUFF)instname:Universidade Federal Fluminense (UFF)instacron:UFF2023-10-30T17:26:50Zoai:app.uff.br:1/31016Repositório InstitucionalPUBhttps://app.uff.br/oai/requestriuff@id.uff.bropendoar:21202023-10-30T17:26:50Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense (RIUFF) - Universidade Federal Fluminense (UFF)false
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