Dissertação

From ALS patient stratification towards prognostic using disease progression patterns EVALUATED

Esclerose Lateral Amiotrófica é uma doença progressiva que resulta numa rápida degeneração de neurónios motores no cérebro e na medula espinhal, levando a perda de função bulbar e dos membros. Embora seja um dos distúrbios neurodegenerativos mais implacáveis foi pouco alvo de estudo, especialmente comparando com outras doenças neurodegenerativas, como Alzheimer ou Parkinson. Os pacientes geralmente falecem três a cinco anos após os primeiros sintomas, maioritariamente devido a insuficiência respiratória. Até hoje não existe cura disponível, pelo a previsão de insuficiência respiratória é fundamental para aumentar a capacidade de sobrevivência e proporcionar qualidade de vida aos pacientes. Aplicamos à base de dados Portuguesa de ALS um cluster hierárquico restringido para obter snapshots independentes do paciente que são representativos da condição do mesmo no momento i. Usando modelos de última geração, usam-se snapshots ​​para prever o momento em que o paciente necessita de ventilação não invasiva (VNI) em janelas temporais de 90, 180 e 365 dias após o tempo i. Mais tarde, esses resultados são comparados com outras previsões obtidas usando o histórico completo do paciente. Os resultados mostram que o uso de snapshots pode prever com precisão a necessidade de VNI de um paciente, mostrando uma área sob a curva da Característica de Operação do Receptor de 75%, 77% e 78%, para cada janela temporal respectivamente. Analisando o histórico completo do paciente, descobrimos que a ALS depende muito mais da avaliação mais recente. Finalmente dividimos a população pela taxa de progressão da doença, uma abordagem inovadora que gerou resultados promissores.
Esclerose Lateral Amiotrófica (ELA), Data Mining, Modelos Preditivos, Progressão de Doença, Snapshots de Pacientes, Janelas Temporais

Novembro 13, 2017, 11:0

Publicação

Obra sujeita a Direitos de Autor

Orientação

ORIENTADOR

Sara Alexandra Cordeiro Madeira

Faculdade de Ciências, Universidade de Lisboa

Professor Associado

ORIENTADOR

Alexandre Paulo Lourenço Francisco

Departamento de Engenharia Informática (DEI)

Professor Auxiliar