Título: Um Estudo Comparativo Da Aplicação De Redes Neurais Artificiais Na Liberação Dos Exames De Perfil Lipídico E Glicemia Em Jejum
Autores: Prado, Ademir Luiz do; Marchaukoski, Jeroniza Nunes; Picheth, Geraldo; Raittz, Roberto Tadeu
Resumo: As determinações do perfil lipídico (colesterol total, HDL-colesterol, LDL-colesterol, triglicérides) e da glicemia em jejum são ensaios de grande demanda nos laboratórios clínicos. A liberação destes resultados por profissionais consome tempo e atenção. Este artigo apresenta um estudo indicando qual a rede neural artificial é mais adequada para o uso na construção de softwares com inteligência artificial para liberação dos exames de perfil lipídico e de glicemia em jejum. Uma amostra contendo 60.006 registros obtidos do banco de dados do Hospital de Clínicas da Universidade Federal do Paraná foi analisada. Esta amostra foi classificada em “liberado” quando todos os valores estavam dentro dos critérios estabelecidos como normal e “retido” quando qualquer analito estudado se mostrou fora da referência. O estudo realizado neste trabalho avalia a aplicação das redes neurais do tipo Multilayer Perceptron (MLP) e Free Associative Neurons (FAN) como ferramentas de inteligência artificial para colaborar na liberação dos resultados de exames laboratoriais em processo designado como “segunda opinião”. As redes neurais foram treinadas com 30.003 registros, bem como testadas com outros 30.003 registros, sendo que a rede neural FAN apresentou divergência cerca de 5 vezes superior à rede MLP (5,7% vs. 1,2%) com ambas obtendo um desempenho satisfatório em acurácia (>90%). A rede neural MLP é recomendada para outros estudos com desenho amostral semelhante e apresenta potencial para aplicação no laboratório clínico como suporte a decisão na liberação de resultados. Softwares com inteligência artificial usando MLP podem ser desenvolvidos para amostra estudada.
Palavras-chave: Fuzzy; FAN; MLP; Perfil Lipídico; Glicemia em Jejum
Páginas: 8
Código DOI: 10.21528/CBIC2011-30.1
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