Um estudo do comportamento de redes bayesianas no prognóstico da sobrevivência no cancro da próstata
| Um estudo do comportamento de redes bayesianas no prognóstico da sobrevivência no cancro da próstata | |
|---|---|
| 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 |
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.
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.
