Title: A Neural-Bayesian Approach For Predicting Smear Negative Pulmonary Tuberculosis
Authors: Santos, Alcione M. dos; Silva, Aristófanes C.; Martins, Leonardo de O.
Resumo: Este trabalho analisa a aplicação de rede neural Bayesiana para predizer o diagnóstico de tuberculose pulmonar paucibacilar. Os dados utilizados para desenvolvimento do modelo neural referem-se ao estudo de pacientes atendidos no Hospital Universitário Clementino Fraga Filho da Universidade Federal do Rio de Janeiro, que apresentaram suspeita de TB pulmonar e com resultado de baciloscopia negativa, no período de março de 2001 a setembro de 2002. Apenas sintomas e sinais físicos foram usados para construção da rede neural Bayesiana, a qual foi capaz de classificar corretamente 82% dos pacientes da amostra de teste.
Keywords: Redes Neurais Artificiais; Aprendizado Bayesiano; Método Monte Carlo via Cadeia de Markov; Diagnóstico Médico
Pages: 5
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