• 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
 
 
Tese de Doutorado
DOI
https://doi.org/10.11606/T.17.2018.tde-19072018-134033
Documento
Autor
Nome completo
Vinícius Oliverio
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
Ribeirão Preto, 2018
Orientador
Banca examinadora
Nétto, Oméro Benedicto Poli (Presidente)
Carrara, Helio Humberto Angotti
Sa, Claudio Cesar de
Schor, Eduardo
Tiezzi, Daniel Guimarães
 
Título em português
Inteligência artificial aplicada ao auxilio no diagnóstico da dor pélvica crônica
Palavras-chave em português
Aprendizagem de máquina; Diagnóstico automático; Dor pélvica crônica; Ginecologia e obstetrícia; Inteligência artificial
Resumo em português
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 em inglês
Artificial intelligence applied to aid in the diagnosis of chronic pelvic pain
Palavras-chave em inglês
Artificial intelligence; Automatic diagnose; Chronic pelvic pain; Ginecology and obstetrics; Machine learning
Resumo em inglês
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.
 
AVISO - A consulta a este documento fica condicionada na aceitação das seguintes condições de uso:
Este trabalho é somente para uso privado de atividades de pesquisa e ensino. Não é autorizada sua reprodução para quaisquer fins lucrativos. Esta reserva de direitos abrange a todos os dados do documento bem como seu conteúdo. Na utilização ou citação de partes do documento é obrigatório mencionar nome da pessoa autora do trabalho.
ViniciusOliverio.pdf (7.71 Mbytes)
Data de Publicação
2018-07-30
 
AVISO: Saiba o que são os trabalhos decorrentes clicando aqui.
Todos os direitos da tese/dissertação são de seus autores.
CeTI-SC/STI
© 2001-2024. Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP.