• JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
 
  Bookmark and Share
 
 
Tesis Doctoral
DOI
https://doi.org/10.11606/T.17.2018.tde-19072018-134033
Documento
Autor
Nombre completo
Vinícius Oliverio
Dirección Electrónica
Instituto/Escuela/Facultad
Área de Conocimiento
Fecha de Defensa
Publicación
Ribeirão Preto, 2018
Director
Tribunal
Nétto, Oméro Benedicto Poli (Presidente)
Carrara, Helio Humberto Angotti
Sa, Claudio Cesar de
Schor, Eduardo
Tiezzi, Daniel Guimarães
Título en portugués
Inteligência artificial aplicada ao auxilio no diagnóstico da dor pélvica crônica
Palabras clave en portugués
Aprendizagem de máquina; Diagnóstico automático; Dor pélvica crônica; Ginecologia e obstetrícia; Inteligência artificial
Resumen en portugués
A dor pélvica crônica (DPC) é uma condição clínica comum, inclusive no Brasil. Estudos do nosso núcleo de pesquisa evidenciam uma prevalência em torno de 11%. Ela é, dentre outros agravos, causa recorrente de procura a serviços de saúde, falta ao trabalho e baixa produtividade. Com a inserção definitiva da mulher no mercado de trabalho a doença tem impactado negativamente no desempenho econômico desse grupo, afetando diretamente a atividade econômica domiciliar. Todavia, o diagnóstico da causa desta condição clínica não é trivial e erros podem ocorrer devido à falta de conhecimento sobre o assunto, portanto, a criação de um sistema que possa auxiliar no diagnóstico e na identificação das causas desta condição clínica é de grande importância para que os erros de diagnósticos sejam minimizados e para que esta condição seja tratada da melhor maneira possível. Contudo, o presente trabalho tem como objetivo o desenvolvimento de um sistema de inteligência artificial que auxilie no diagnóstico da DPC em seu estágio inicial, minimizando erros e tempo de tratamento por meio da mineração de dados em uma base médica previamente preenchida com casos já diagnosticados como auxilio a aprendizagem do sistema.
Título en inglés
Artificial intelligence applied to aid in the diagnosis of chronic pelvic pain
Palabras clave en inglés
Artificial intelligence; Automatic diagnose; Chronic pelvic pain; Ginecology and obstetrics; Machine learning
Resumen en inglés
Chronic pelvic pain (CPP) is a common clinical condition, including in Brazil. Studies held by our research group shows evidences of a prevalence around 11%. It is, among other illness, a recurrent cause of lack of productivity, work miss and utilization of healthcare services. As the women is each time more inserted in the labor force this condition is impacting negatively the economic performance of this group, affecting directly the domestic economic activity. However, the diagnostic of the cause of this condition is not trivial, and mistakes can happen due to the lack of knowledge about the matter, therefore, the creation of a system that may help in the diagnosing and identification of the causes of this clinical condition is of great importance to the decrease of mistaken diagnoses leading to a better treatment of the condition. However, the current work has as objective the development of an artificial intelligence system that help in the CPP diagnose in its initial stage, decreasing mistakes and treatment time by using data mining in a medical database previously filled with already diagnosed cases as auxiliary to the learning of the system.
 
ADVERTENCIA - La consulta de este documento queda condicionada a la aceptación de las siguientes condiciones de uso:
Este documento es únicamente para usos privados enmarcados en actividades de investigación y docencia. No se autoriza su reproducción con finalidades de lucro. Esta reserva de derechos afecta tanto los datos del documento como a sus contenidos. En la utilización o cita de partes del documento es obligado indicar el nombre de la persona autora.
ViniciusOliverio.pdf (7.71 Mbytes)
Fecha de Publicación
2018-07-30
 
ADVERTENCIA: Aprenda que son los trabajos derivados haciendo clic aquí.
Todos los derechos de la tesis/disertación pertenecen a los autores
CeTI-SC/STI
Biblioteca Digital de Tesis y Disertaciones de la USP. Copyright © 2001-2024. Todos los derechos reservados.