Raciocínio probabilístico aplicado ao diagnóstico de insuficiência cardíaca congestiva (ICC)

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Silvestre, André Meyer
Data de Publicação: 2003
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS
Texto Completo: http://hdl.handle.net/10183/12679
Resumo: As Redes Bayesianas constituem um modelo computacional adequado para a realização de inferências probabilísticas em domínios que envolvem a incerteza. O raciocínio diagnóstico médico pode ser caracterizado como um ato de inferência probabilística em um domínio incerto, onde a elaboração de hipóteses diagnósticas é representada pela estratificação de doenças em função das probabilidades a elas associadas. A presente dissertação faz uma pesquisa sobre a metodologia para construção/validação de redes bayesianas voltadas à área médica, e utiliza estes conhecimentos para o desenvolvimento de uma rede probabilística para o auxílio diagnóstico da Insuficiência Cardíaca (IC). Esta rede bayesiana, implementada como parte do sistema SEAMED/AMPLIA, teria o papel de alerta para o diagnóstico e tratamento precoce da IC, o que proporcionaria uma maior agilidade e eficiência no atendimento de pacientes portadores desta patologia.
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