Mostrar código-fonte de Um estudo do comportamento de redes bayesianas no prognóstico da sobrevivência no cancro da próstata

{{Dissertação
|Autor=Ana Cristina Lopes Sarabando
|Orientador=Inês de Castro Dutra
|Co-Orientador=Nuno Afonso Gomes Costa Maia
|Data de Entrega=2010
|URL=http://hdl.handle.net/10216/55452
|Palavras-chave=Redes bayesianas, Cancro da próstata, Prognóstico, Mortalidade
}}
<div style="color: orange; font-size: 135%; font-weight: bold;">Resumo</div>

Esta dissertação faz um estudo da aplicação de redes bayesianas ao prognóstico da sobrevivência no cancro de próstata.


Com o auxílio de um médico especialista em cancro de próstata, construímos uma rede bayesiana a partir de dados clínicos de doentes. Aplicamos esta rede a um conjunto de dados de doentes, disponíveis no endereço http://lib.stat.cmu.edu/S/Harrell/data/descriptions/prostate.html (Andrews and Herzberg 1985), com o objectivo de estudar e avaliar a qualidade desta rede construída manualmente. A seguir, utilizamos algumas ferramentas de geração de redes bayesianas a fim de comparar a qualidade destas redes geradas automaticamente com a rede gerada manualmente. Os resultados mostram que as redes geradas automaticamente comportam-se tão bem ou melhor que a rede construída manualmente, além de apresentarem relações causais não existentes na rede gerada manualmente.


Neste trabalho utilizamos software tais como o SPSS, o WEKA, o GeNIe, o MiniTUBA e o Aleph/SAYU na construção das redes manual e automáticas.
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Fizemos um intenso estudo do estado da arte com o intuito de estabelecer uma base sólida para o trabalho. Foram procurados os métodos já existentes para prognóstico em doentes com cancro da próstata e observados os seus resultados, com o intuito de construir um instrumento útil e com resultados viáveis para a área médica em questão.


A mortalidade de doentes com cancro está a aumentar em todo o mundo e é necessário aproveitar os dados disponíveis para melhorar os cuidados de saúde e possivelmente reduzir a taxa de mortalidade por cancro.


Não tendo ainda sido desenvolvidos muitos estudos nesta área, pode considerar-se que este trabalho apresenta um impulso ao estudo e aplicação das redes bayesianas estáticas e dinâmicas na área médica e conduz, em última instância a um instrumento que consideramos útil para o prognóstico de doenças como o cancro da próstata.


[[Categoria:Extração de Conhecimento]]
[[Categoria:Dissertação MIM2]]