Dissertação

Casos Clínicos: Análise de dataset e seu possível uso para geração EVALUATED

A medicina é uma área de estudo e labor em constante desenvolvimento, onde novas técnicas e tratamentos são prosseguidos com o propósito de contribuírem para a prevenção de doenças e para a resolução de casos clínicos. Contributo seminal e relevante para a aquisição de experiência do clínico, a resolução de casos clínicos auxilia a expansão do conhecimento e o contínuo complemento da informação médica. Não obstante, a existência de elevada quantidade de informação não contribui diametralmente para a eficiência na averiguação dos diagnósticos clínicos do pessoal médico. A aprendizagem automática tem vindo a desempenhar um papel notável no campo da medicina, sobretudo no que concerne à análise e tratamento de quantidades consideráveis de informação. Na presente tese é feito um estudo de um dataset de casos clínicos com o propósito de se verificar a possibilidade de um modelo, treinado através de redes neuronais, realizar a previsão de casos clínicos que possam vir a ter, ou não, hipertensão como diagnóstico.
Aprendizagem Automática, Rede Adversarial Generativa, Diagnósticos, Sintomas, Treino profissional médico, Hipertensão

Maio 27, 2019, 9:0

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Orientação

ORIENTADOR

Pedro Alexandre Simões dos Santos

Departamento de Matemática (DM)

Professor Auxiliar

ORIENTADOR

Luís Landeiro Ribeiro

PDMFC

Especialista