Aplicação de data mining em sistemas de suporte a diagnóstico médico

Abstract

Este trabalho pretende demonstrar a forma como a tecnologia de mineração de dados pode ser aplicada a sistemas de suporte de diagnóstico médico. A primeira metade do trabalho contém uma explanação sobre a tecnologia de Mineração de dados, sendo definido o seu conceito e expondo-se as principais ferramentas utilizadas nos sistemas especialistas, tais como Data Warehouses, Redes Neurais, Algoritmos Genéticos e Lógica Nebulosa. São apresentados também outros métodos de mineração de dados amplamente utilizados em sistemas de suporte e decisão como Árvores de Decisão ou Método Estatístico do Classificador Bayeasiano Ingênuo, que entre todos os métodos é considerado o mais aplicável a sistemas especialistas. Na segunda parte é feita a definição do conceito de sistema especialista e é explicada a lógica empregada no processo de diagnóstico. São expostas algumas categorias de raciocínio diagnóstico, como no diagnóstico fisiopatológico, realizado através do reconhecimento de padrões, raciocínio probabilístico e outras formas de raciocínio. Posteriormente, o raciocínio probabilístico é definido são demonstrados os conceitos de sensiblidade estimada do teste, especificidade estimada do teste e prevalência, assim como os fundamentos do Teorema de Bayes e sua relação com os métodos de diagnóstico, relacionando o mesmo com os diagnósticos baseados em escores e os sistemas especialistas. Finalmente, é feita a análise ética da aplicação dos sistemas especialistas em diagnóstico médico e a conclusão do texto.