UTILIZAÇÃO DE REDES NEURAIS ARTIFICIAIS PARA ESTUDO DA PROPENSÃO AO INFARTO AGUDO DO MIOCÁRDIO.

Autores

  • LARA COLOGNESE HELEGDA
  • SÉRGIO HELEGDA
  • LUIZ CARLOS BODANESE

Palavras-chave:

Redes Neurais Artificiais, Infarto agudo do Miocárdio, Fatores de risco.

Resumo


Introdução: Os avanços na tecnologia têm permitido à sociedade moderna uma vida de relativo conforto. Este estilo de vida tem contribuído para o aparecimento de um conjunto de fatores que podem culminar em disfunções corporais, trazendo complicações graves para a saúde, destacando-se entre elas o Infarto Agudo do Miocárdio (IAM). Estudos em Inteligência Artificial vêm se destacando para a criação de métodos e soluções de problemas complexos que não poderiam ser resolvidos pelos métodos tradicionais de programação ou simplesmente pela anamnese clínica. Métodos: Para isto, foi elaborado um instrumento de avaliação sobre os fatores de risco ao IAM e aplicados 296 questionários em indivíduos de ambos os sexos, divididos em dois grupos: sujeitos internados na Unidade Cirúrgica B do Hospital Santa Clara e sujeitos que trabalham no Centro Administrativo da Irmandade Santa Casa de Misericórdia de Porto Alegre. Os dados coletados foram armazenados em um aplicativo em Software e, após, utilizados para implementar a RNA com 14 neurônios na camada de entrada e 1 neurônio na camada de saída. Resultados: O resultado deste estudo aponta que a RNA MultiLayer Perceptron treinada e validada pode ser utilizada no auxílio ao reconhecimento da inter-relação dos fatores de risco, podendo ser utilizada no amparo ao diagnóstico e na identificação do IAM em um novo conjunto de indivíduos. Conclusão: As RNA mostraram-se uma ferramenta de grande valia para o reconhecimento e suporte em estudos relacionados ao IAM. 

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Como Citar

HELEGDA, L. C., HELEGDA, S., & BODANESE, L. C. (2016). UTILIZAÇÃO DE REDES NEURAIS ARTIFICIAIS PARA ESTUDO DA PROPENSÃO AO INFARTO AGUDO DO MIOCÁRDIO. Fiep Bulletin - Online, 86(1). Recuperado de https://fiepbulletin.net/fiepbulletin/article/view/86.a1.71

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