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Aplicação de Algoritmos Genéticos na Otimização de Probabilidades Condicionais em Modelos Bayesianos de Risco Cardiovascular

Authors

Abstract

O diagnóstico correcto e eficaz das doenças cardiovasculares constitui um factor crucial para reduzir os respectivos custos económicos e sociais. As ferramentas de avaliação de risco cardiovascular, cujo objectivo é determinar a probabilidade de ocorrência de um evento cardíaco, assumem assim uma importância fundamental.
Estas ferramentas, baseadas em estudos estatísticos de grande dimensão, suportam o clínico na gestão destas doenças. Contudo, apesar de úteis, apresentam limitações. O objectivo deste trabalho é minorar algumas dessas limitações, nomeadamente permitir a utilização em simultâneo de um conjunto de factores de risco mais amplo, a incorporação de conhecimento clínico e a capacidade de lidar com informação incompleta.
A implementação desenvolvida baseia-se em técnicas de computação adaptativa. Em concreto, recorre-se a classificadores Bayesianos para a representação comum de modelos e sua combinação. De forma a optimizar o cálculo de probabilidades condicionais utilizam-se Algoritmos Genéticos, aspecto em evidência neste trabalho.
A validação clínica, efectuada com base em dados disponíveis em colaboração com o hospital de Santa Cruz, Lisboa - Portugal, sugere o potencial da estratégia desenvolvida.


Keywords

Classificadores Bayesianos, fusão de modelos, algoritmos genéticos

Subject

Avaliação de Risco Cardiovascular

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Conference

Congresso de Métodos Numéricos em Engenharia, CMNE, 2011, July 2011

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