Estudo comparativo de algoritmos de classificação para predição da glicemia sangüínea em pacientes diabéticos

dc.contributor.advisorPereira, Max Robertopt_BR
dc.contributor.authorClaudio, Onyas D'aquinopt_BR
dc.date.accessioned2016-11-30T15:05:41Z
dc.date.accessioned2020-11-29T05:45:49Z
dc.date.available2016-11-30T15:05:41Z
dc.date.available2020-11-29T05:45:49Z
dc.date.issued2012
dc.description.abstractA Diabetes Mellitus e um mal que aflige um grande numero de pessoas. Nao existe cura e o tratamento e todo baseado no controle. Dessa forma, este trabalho dispoe de informacoes sobre a doenca e acompanha o desenvolvimento de um aplicativo que auxilie no controle da alimentacao, medicacao e glicemia sanguinea de um paciente. Com metodologia cientifica, foi realizado um estudo teorico sobre a Diabetes, suas causas, consequencias, formas de tratamento disponivel, englobando varios aspectos como nutricao e farmacia. Seguido das etapas de projecao e construcao de um sistema informatizado. Por fim, discutimos tecnicas de classificacao que permitiram fazer a predicao da glicemia sanguinea em pacientes diabeticos, tais como regressao linear, redes neurais artificiais e arvores de decisao. Os resultados obtidos por meio delas podem ajudar ao diabetico a definir sua dieta, fundamental no tratamento, para evitar complicacoes. Ao final, avaliamos e comparamos as tecnicas utilizadas. A regressao conseguiu um acerto de 57% por aproximacao do valor real, enquanto a arvore de decisao e a rede neural conseguiram taxas de acerto de 65% e 74%, respectivamente, por meio da classificacao dos dados. Numeros que foram discutidos e analisados ao final deste trabalho.pt_BR
dc.description.abstractDiabetes Mellitus is a disease that afflicts a large number of people. There is no cure and treatment is all based on control. So, this paper proposes with information about the disease and accompanies the development of an application that aids in the control of feeding, medication and blood glucose levels of a patient. With scientific methodology, we conducted a theoretical study on diabetes, its causes, consequences, treatments available, covering various aspects such as nutrition and pharmacy. Follow by the steps of designing and building a computerized system. Finally, we discuss techniques for classification to the prediction of blood glucose in diabetic patients, such as linear regression, artificial neural networks and decision trees. The results obtained by them may help to define a diabetic diet, basic treatment to prevent complications. To finish, we evaluate and compare the techniques used. The regression took a rate of 57% by approximation of the true value, while the decision tree and the neural network achieved success rates of 65% and 74%, respectively, by classifying the data. Numbers that have been discussed and analyzed at the end of this paper.en
dc.identifier1897pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.animaeducacao.com.br/handle/ANIMA/10968
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.relation.ispartofSistemas de Informação - Florianópolispt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectSimulação (Computadores digitais)pt_BR
dc.subjectRedes neurais (Computação)pt_BR
dc.subjectDiabetespt_BR
dc.subjectAlgoritmos de computadorpt_BR
dc.titleEstudo comparativo de algoritmos de classificação para predição da glicemia sangüínea em pacientes diabéticospt_BR
dc.typeMonografiapt_BR
local.author.cursoSistemas de Informaçãopt_BR
local.author.unidadeUNISUL / Florianópolispt_BR
local.rights.policyAcesso abertopt_BR
local.subject.areaCiências Exatas e da Terrapt_BR
local.subject.areaanimaTI & Computaçãopt_BR

Arquivos

Pacote Original
Agora exibindo 1 - 1 de 1
Carregando...
Imagem de Miniatura
Nome:
110662_Onyas.pdf
Tamanho:
35.33 MB
Formato:
Adobe Portable Document Format
Descrição:
Licença do Pacote
Agora exibindo 1 - 2 de 2
Nenhuma Miniatura disponível
Nome:
license.txt
Tamanho:
214 B
Formato:
Plain Text
Descrição:
Nenhuma Miniatura disponível
Nome:
license.txt
Tamanho:
0 B
Formato:
Item-specific license agreed upon to submission
Descrição: