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Please use this identifier to cite or link to this item: https://repositorio.unb.br/handle/10482/41666
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2018_LucianaCássiaAraújodeSousa.pdf5,2 MBAdobe PDFView/Open
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dc.contributor.advisorBrasil, Lourdes Mattos-
dc.contributor.authorSousa, Luciana Cássia Araújo de-
dc.date.accessioned2021-08-13T14:07:33Z-
dc.date.available2021-08-13T14:07:33Z-
dc.date.issued2021-08-13-
dc.date.submitted2018-05-28-
dc.identifier.citationSOUSA,Luciana Cássia Araújo de.Classificação da Tríplice Infecção Viral Transmitida pelo Mosquito Ae. aegypti Por Meio do Sistema Especialista Aedes Expert. 140 f., il. 2018. Dissertação (Mestrado em Engenharia Biomédica). Universidade de Brasília, Brasília, 2018.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.unb.br/handle/10482/41666-
dc.descriptionDissertação (Mestrado em Engenharia Biomédica). Universidade de Brasília, Brasília, 2018.pt_BR
dc.description.abstractEste trabalho teve o objetivo de propor a implementação do Aedes Expert no apoio ao diagnóstico da Dengue, Chikungunya e Zika, três doenças que possuem várias características em comum e outras bem distintas e pontuais. O ambiente de programação utilizado foi o DELPHI. A base de conhecimento foi desenvolvida por meio de informações e conhecimentos de um especialista na área epidemiológica e os protocolos específicos disponibilizados nos sites do Ministério da Saúde (MS). O Aedes Expert se baseia nas técnicas de tomada de decisão por meio de raciocínio probabilístico. O Sistema foi organizado e desenvolvido em três fases distintas, isto é, a primeira foi a aquisição do conhecimento e submissão ao comitê de ética e pesquisa, a segunda foi o desenvolvimento do Aedes Expert e, na terceira fase, o Aedes Expert foi testado com casos reais extraídos do Prontuário Eletrônico do Paciente (PEP) adquiridos dos arquivos dos Hospitais Regionais do Gama (HRG) e Santa Maria (HRSM) do Distrito Federal, em que foi coletada uma amostra de 200 PEPs. O sistema não foi invasivo, utilizou-se um questionário de direcionamento de diagnóstico computadorizado tal como um protocolo estabelecido pelo MS, com tecnologia de inteligência artificial. Dessa forma, o maior risco que se poderia citar ao profissional de saúde seria o estresse inerente a aprendizagem da utilização do Aedes Expert. O resultado obtido foi o desenvolvimento de um programa simples e capaz de produzir uma hipótese diagnóstica somente com a anamneses e observações clínicas do paciente, proporcionando agilidade no pronto atendimento e encaminhamento do paciente ao setor competente para tratamento correto e precoce. Os testes tiveram um percentual de acertos sastisfatórios, visto que o número de acertos foi de 70%. Os demais 30% foram combinações de sintomas que o especialista não considerou e que o Aedes Expert não contemplou em sua programação, mas que foram inseridos conforme a resposta aos testes. Por conseguinte, foi observado que o Aedes Expert apresentou grande potencial de ser uma ferramenta computacional capaz de auxiliar no diagnóstico da tríplice infecção viral, funcionando como uma segunda opinião ao diagnóstico clínico, proporcionando agilidade no pronto atendimento e encaminhamento do paciente ao setor competente para tratamento precoce, correto e direcionado.pt_BR
dc.language.isoPortuguêspt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.titleClassificação da tríplice infecção viral transmitida pelo mosquito Ae. aegypti por meio do sistema especialista Aedes Expertpt_BR
dc.title.alternativeClassification of the triplex viral infection transmitted by mosquito Ae. Aegypti through the specialist system Aedes Expertpt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR
dc.subject.keywordAedes aegyptipt_BR
dc.subject.keywordDistribuição (Probabilidades)pt_BR
dc.subject.keywordDenguept_BR
dc.subject.keywordZika víruspt_BR
dc.subject.keywordChikungunyapt_BR
dc.subject.keywordAedes Expertpt_BR
dc.rights.licenseA concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.bce.unb.br, www.ibict.br, http://hercules.vtls.com/cgi-bin/ndltd/chameleon?lng=pt&skin=ndltd sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra disponibilizada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data.pt_BR
dc.contributor.advisorcoObara, Marcos Takashi-
dc.description.abstract1This work has had the objective to propose the implementation of Aedes Expert, a specialized system (SE) using probability reasoning, to support the diagnosis of Dengue, Chikungunya and Zika virus. The three pathologies have several characteristics in common and others very distinct and punctual. The programming environment used was DELPHI. The knowledge base was developed through the informations and knowledges of an expert of epidemiological field and through specific protocols available at the Minister of Health ́s sites. The Aedes Expert system is based on decision-making techniques through probability thus probability reasoning. The system was organized and developed in 3 phases:The first one was the acquisition of knowledge and the its submission through the research and ethics committee. The second was the development of Aedes Expert system and, the third one was the test and validation with real cases from patients electronic medical record (PEP)at Gama Regional Hospital (HHRG) and at Santa Maria Regional Hosital (HRSM) both hospitlals located at Federal District (DF), Brazil. In fact 200 patients electronic medical records were collected for validation the system. The Aedes Expert has not been invasive, indeed it utilized a computational diagnostic targeting quiz based on a protocol established by Ministry of Health with artificial intelligence technology. Thus, the highest risk that could happen to the health professional would be the stress in learning the system Aedes Expert.The result was the development of a simple computational program able to produce a possible diagnosis with patient ́s clinical observations and anamnesis providing eficiency in the patient ́s medical care, The results have presented a satisfactory percentage of achievement with 70% of accuracy. The others 30% were due the combination of symptoms that the expert did not considered and the sytem Aedes Expert did not considered in its programming, but were included according to the test ́s answers.Therefore was verified that the Aedes Expert presented a big potential to become a computational tool able to help on the diagnosis of the triplex viral infection working as a second opinion through the clinical diagnosis, providing agility on the medical care through delivering the patient to the competent sector for early correct and foward treatment.pt_BR
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