Banca de QUALIFICAÇÃO: MAYARA MÔNICA SANTANA E SILVA

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: MAYARA MÔNICA SANTANA E SILVA
DATA : 09/03/2023
LOCAL: VIDEOCONFERÊNCIA
TÍTULO:

REABILITAÇÃO CARDÍACA: MODELO COMPUTACIONAL UTILIZANDO MACHINE LEARNING PARA PREDIÇÃO DA ADESÃO DO PACIENTE

PALAVRAS-CHAVES:

Palavras-chave: Fisioterapia, Reabilitação Cardíaca, Inteligência Artificial, Machine Learning, Árvores de Decisão.

PÁGINAS: 50
RESUMO:

Introdução: A Reabilitação Cardíaca constitui um dos tratamentos para pacientes cardiopatas com forte evidência, contribuindo com a melhora do quadro clínico e funcional dos pacientes. Entretanto, os baixos indicadores de adesão e participação dos pacientes aos programas de reabilitação cardíaca ainda preocupam a comunidade científica, a qual procura compreender os fenômenos que interferem neste cenário aliado a isto, atualmente a inteligência artificial pode contribuir nessa busca por fatores limitantes. Através de técnicas de Machine Learning como árvore de decisão é possível matematicamente compreender comportamentos dado um subconjunto a ser avaliado e então inferir padrões. Objetivo: Desenvolver um modelo computacional utilizando Machine Learning que seja capaz de predizer a adesão do paciente no tratamento da reabilitação cardíaca. Métodos: Serão coletadas informações a partir da análise de prontuários de pacientes ingressos na reabilitação cardíaca com o uso de questionário eletrônico. Este conjunto de dados servirá para treinamento e teste do modelo a ser desenvolvido. O modelo computacional será desenvolvido utilizando a técnica de árvore de decisão com a versão do algoritmo de Classification and Regression Tree, a este serão submetidos 3 conjuntos de dados para análise. Resultados Esperados: Espera-se a partir dos resultados da análise dos dados conhecer quais os fatores que interferem na decisão do paciente, delimitar padrões de comportamentos e finalmente poder classificar dentre os pacientes analisados quais possuem uma maior probabilidade de desistir do tratamento.

 

MEMBROS DA BANCA:
Interna - 1900364 - SHIRLEY LIMA CAMPOS
Externo à Instituição - FERNANDO BUARQUE DE LIMA NETO - UPE