Uma ferramenta baseada em computação evolutiva para o apoio ao diagnóstico da cardiopatia isquêmica / Una herramienta basada en la computación evolutiva para apoyar el diagnóstico de la cardiopatía isquémica / A based on evolutionary computation tool to support the diagnosis of heart disease
J. health inform
;
6(4): 153-160, out.-dez. 2014. graf, tab, ilus
Article
in Portuguese
| LILACS
| ID: lil-749244
RESUMO
Objetivo:
O trabalho em questão vem apresentar a proposta de uma ferramenta desenvolvida com técnicas de computação evolutiva e reconhecimento baseado em casos para auxílio no diagnóstico da cardiopatia isquêmica.Método:
Análises bibliográficas e aplicação combinada das técnicas de Algoritmos Genéticos (AG?s) e reconhecimento baseado em casos (RBC?s) e derivações da função de distância euclidianaResultado:
Os testes realizados na ferramenta mostraram que esta possui grande grau de acertos em suas indicações de diagnóstico, chegando a 97,01% de acertos nas etapas de treinamento com acurácia, especificidade e sensibilidades superiores a 92%.Conclusão:
A escolha das tecnologias citadas bem como dos métodos aplicados para evolução do algoritmo dentro das técnicas de AG, proporcionaram a ferramenta grande capacidade de decisão levando-a grandes taxas de acertos em sua indicação diagnóstica.ABSTRACT
Objective:
The work in question is presenting the proposal of a tool developed with evolutionary computation techniques and recognition based on cases to aid in the diagnosis of ischemic heart disease.Method:
literature analysis and the combined use of techniques of Genetic Algorithms ( GAs ) and recognition based on cases (RBC ?s) and derivations of the function of Euclidean distance.Result:
The tests performed on the tool showed that it has high degree of accuracy for their diagnostic indications, reaching 97.01 % accuracy in the training stages with accuracy, specificity and sensitivity higher than 92 %.Conclusion:
The choice of technologies cited as well as the methods used for the evolution of the algorithm within the AG techniques, provided a great capacity for decision - taking tool to major hit ratios in the diagnostic statement.RESUMEN
Objetivo:
La obra en cuestión es la presentación de la propuesta de una herramienta desarrollada con técnicas de computación evolutiva y el reconocimiento basado en casos para ayudar en el diagnóstico de la cardiopatía isquémica.Método:
análisis de la literatura y el uso combinado de técnicas de algoritmos genéticos ( GAs ) y reconocimiento basado en casos ( RBC ) y derivaciones de la función de distancia euclídea.Resultado:
Las pruebas realizadas en la herramienta demostró que tiene alto grado de respuestas correctas en sus indicaciones diagnósticas, alcanzando una precisión 97,01 % en las etapas de formación con precisión, especificidad y sensibilidad superior al 92 %.Conclusión:
La elección de las tecnologías citadas, así como los métodos utilizados para la evolución del algoritmo dentro de las técnicas de AG, a condición de una gran capacidad para la toma de decisiones herramienta para los cocientes de ataque en el estado de diagnóstico.
Full text:
Available
Index:
LILACS (Americas)
Main subject:
Algorithms
/
Expert Systems
/
Artificial Intelligence
/
Decision Support Techniques
/
Myocardial Ischemia
Type of study:
Diagnostic study
/
Prognostic study
Language:
Portuguese
Journal:
J. health inform
Journal subject:
Medical Informatics
/
Health Services
/
TECNOLOGIA
Year:
2014
Type:
Article
Affiliation country:
Brazil
Institution/Affiliation country:
Faculdade do Espírito Santo/BR
/
Sociedade Brasileira de Cardiologia/BR
/
Universidade Cândido Mendes/BR
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