Diagnósticos médicos na era da inteligência artificial (ePub)
(Sprache: Portugiesisch)
Em virtude de uma maior demanda na área da saúde, existe uma necessidade crescente de diagnósticos médicos rápidos e precisos.
Sendo assim, foi elaborado um "Sistema de Apoio à Decisão Médica" (SADM) com o intuito de otimizar e agilizar de forma confiável...
Sendo assim, foi elaborado um "Sistema de Apoio à Decisão Médica" (SADM) com o intuito de otimizar e agilizar de forma confiável...
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Produktdetails
Produktinformationen zu „Diagnósticos médicos na era da inteligência artificial (ePub)“
Em virtude de uma maior demanda na área da saúde, existe uma necessidade crescente de diagnósticos médicos rápidos e precisos.
Sendo assim, foi elaborado um "Sistema de Apoio à Decisão Médica" (SADM) com o intuito de otimizar e agilizar de forma confiável os diagnósticos médicos.
Na construção desse sistema, foram utilizados um banco de dados relacional (MySQL) e aplicadas técnicas de inteligência artificial, tais como: a construção de Árvores de Decisão, Aprendizado não supervisionado e a utilização das Redes de Bayes (onde estão envolvidos domínios de conhecimento com significativo grau de incerteza, como é o caso da área médica).
Por meio da união dessas técnicas, são feitas a seleção e classificação das doenças mais prováveis, onde elas podem ser examinadas com mais detalhes pelo médico, garantindo, assim, uma maior segurança na escolha dos possíveis diagnósticos.
O sistema foi avaliado em um estudo prospectivo, randomizado, cruzado e aberto utilizando 18 casos clínicos publicados no periódico médico "The New England Journal of Medicine".
Para análise do projeto, foi utilizado o teste estatístico não paramétrico de Kruskal-Wallis, o qual permite trabalhar com amostras pequenas.
Sendo assim, foi elaborado um "Sistema de Apoio à Decisão Médica" (SADM) com o intuito de otimizar e agilizar de forma confiável os diagnósticos médicos.
Na construção desse sistema, foram utilizados um banco de dados relacional (MySQL) e aplicadas técnicas de inteligência artificial, tais como: a construção de Árvores de Decisão, Aprendizado não supervisionado e a utilização das Redes de Bayes (onde estão envolvidos domínios de conhecimento com significativo grau de incerteza, como é o caso da área médica).
Por meio da união dessas técnicas, são feitas a seleção e classificação das doenças mais prováveis, onde elas podem ser examinadas com mais detalhes pelo médico, garantindo, assim, uma maior segurança na escolha dos possíveis diagnósticos.
O sistema foi avaliado em um estudo prospectivo, randomizado, cruzado e aberto utilizando 18 casos clínicos publicados no periódico médico "The New England Journal of Medicine".
Para análise do projeto, foi utilizado o teste estatístico não paramétrico de Kruskal-Wallis, o qual permite trabalhar com amostras pequenas.
Bibliographische Angaben
- Autor: Ademar Rosa de Souza
- 2024, 1. Auflage, 121 Seiten, Portugiesisch
- Verlag: Editora Appris
- ISBN-10: 6525059429
- ISBN-13: 9786525059426
- Erscheinungsdatum: 08.05.2024
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eBook Informationen
- Dateiformat: ePub
- Größe: 6.06 MB
- Mit Kopierschutz
- Vorlesefunktion
Sprache:
Portugiesisch
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