Dissertação

Data-Driven Approaches For Amyotrophic Lateral Sclerosis Patient Stratification Using Clinical Profiles EVALUATED

A Esclerose Lateral Amiotrófica é uma doença neurodegenerativa caracterizada por uma progressão geralmente rápida da degeneração muscular, geralmente levando à morte em poucos anos após o seu início. Neste contexto, qualquer melhoramento significativo da esperança e qualidade de vida do paciente é de grande relevância. Vários estudos têm sido feitos para abordar problemas como o diagnóstico da ELA, e mais recentemente, o prognóstico. Neste contexto, esta tese visa a previsão prognóstica na ELA, utilizando modelos de aprendizagem automática baseados em perfis de pacientes, ou seja, grupos de pacientes com características semelhantes no diagnóstico ou padrões semelhantes de progressão da doença. Neste trabalho, é iniciada uma análise dos dados através da construção de redes de semelhança de doentes, utilizando diferentes conjuntos de características, medidas de distância e limiares. Além disso, são utilizadas várias técnicas de ensemble learning e clustering, com o objectivo de identificar subgrupos de pacientes para permitir a concepção de tratamentos mais específicos para lidar com a doença.
Esclerose Lateral Amiotrófica, Perfis de Paciente, Estratificação de Paciente, Patient Network, Clustering, Ensemble Learning

outubro 18, 2021, 10:30

Publicação

Obra sujeita a Direitos de Autor

Orientação

ORIENTADOR

Claudia Martins Antunes

Departamento de Engenharia Informática (DEI)

Associate Professor

ORIENTADOR

Sara Alexandra Cordeiro Madeira

Faculdade de Ciências da Universidade de Lisboa

Professor Associado