Campo DC | Valor | Idioma |
dc.contributor.advisor | Brasil, Lourdes Mattos | - |
dc.contributor.author | Sousa, Luciana Cássia Araújo de | - |
dc.date.accessioned | 2021-08-13T14:07:33Z | - |
dc.date.available | 2021-08-13T14:07:33Z | - |
dc.date.issued | 2021-08-13 | - |
dc.date.submitted | 2018-05-28 | - |
dc.identifier.citation | SOUSA,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.uri | https://repositorio.unb.br/handle/10482/41666 | - |
dc.description | Dissertação (Mestrado em Engenharia Biomédica). Universidade de Brasília, Brasília, 2018. | pt_BR |
dc.description.abstract | Este 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.iso | Português | pt_BR |
dc.rights | Acesso Aberto | pt_BR |
dc.title | Classificação da tríplice infecção viral transmitida pelo mosquito Ae. aegypti por meio do sistema especialista Aedes Expert | pt_BR |
dc.title.alternative | Classification of the triplex viral infection transmitted by mosquito Ae. Aegypti through the specialist system Aedes Expert | pt_BR |
dc.type | Dissertação | pt_BR |
dc.subject.keyword | Aedes aegypti | pt_BR |
dc.subject.keyword | Distribuição (Probabilidades) | pt_BR |
dc.subject.keyword | Dengue | pt_BR |
dc.subject.keyword | Zika vírus | pt_BR |
dc.subject.keyword | Chikungunya | pt_BR |
dc.subject.keyword | Aedes expert | pt_BR |
dc.rights.license | A 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.advisorco | Obara, Marcos Takashi | - |
dc.description.abstract1 | This 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 |
dc.description.unidade | Faculdade de Ciências e Tecnologias em Engenharia (FCTE) – Campus UnB Gama | pt_BR |
dc.description.ppg | Programa de Pós-Graduação em Engenharia Biomédica | pt_BR |
Aparece nas coleções: | Teses, dissertações e produtos pós-doutorado
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