Modelo de Classificação para o Risco de AVC através de Algoritmo de Árvore de Decisão

- 160368
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Abstract

O acidente vascular cerebral (AVC) permanece como uma das principais causas de
incapacidade e mortalidade no mundo. No Brasil, são registradas aproximadamente 100 mil
mortes por AVC anualmente. Resultando em grande impacto econômico e social. O AVC é
uma doença heterogênea com múltiplos fatores de risco aditivos e causas. Os fatores de
risco são classificados segundo a sua força de evidência e potencial de modificação. Fatores
como sexo, idade e etnia são considerados fatores não modificáveis. Diabetes mellitus,
hipertensão arterial, dislipidemia, tabagismo e consumo alcoólico são alguns dos exemplos
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de fatores considerados modificáveis. Por conseguinte a maioria dos fatores de risco para
AVC é passível de intervenção. Está bem documentado que uma grande parte dos AVC’s é
evitável e que a maneira mais eficaz de reduzir esse ônus é por meio de um controle
adequado dos fatores de risco. Portanto é possível realizar um tratamento preventivo: a
chamada prevenção primária. Tecnologias emergentes de inteligência artificial e outras
técnicas da ciência de dados estão sendo cada vez mais utilizadas. Árvores de Decisão é uma
das técnicas mais populares de mineração de dados. A árvore de decisão consiste em uma
coleção (nós internos e nós folhas), organizadas em modelo hierárquico, comumente
utilizada para resolver a tarefa de classificação de dados. No contexto da resolução da
tarefa de classificação, uma árvore de decisão representa o modelo capaz de guiar a tomada
de decisão sobre a determinação da classe à qual um exemplar pertence. Este trabalho
fornece uma estimação mediante o algoritmo de árvore de decisão dos fatores de risco de
acidente vascular cerebral. Tem como objetivo aumentar a conscientização sobre os fatores
predisponentes. A prevenção do AVC e seus fatores de risco correlacionados tem sido uma
das prioridades de saúde pública no mundo todo. Dentre as variáveis analisadas em nosso
estudo destacaram-se o fator idade, pressão arterial, diabetes, sono repositor, depressão e
tabagismo como resultado final do uso da técnica. Existem evidências de que 80% ou mais
dos acidentes vasculares cerebrais possam ser evitados. As políticas públicas devem
considerar os fatores de risco ao AVC no planejamento em saúde e incentivar a formulação
de estratégias mais efetivas e adesão de acordo com a realidade de abrangência local nos
territórios. A gestão em todos seus níveis de atenção deve refletir sobre os principais fatores
de risco e a adesão de princípios preventivos que deles possam ser relacionados na atenção
básica, bem como o uso de novas tecnologias preditivas. Os altos índices de morbidade e
comorbidade associados à doença ainda representam uma sobrecarga de alto custo para
familiares e para o serviço público. De forma geral, observa-se um maior impacto em países
subdesenvolvidos, como consequência da vulnerabilidade social muito relacionada aos
fatores socioeconômicos. Graves consequências sociais também ocorrem nos países em
desenvolvimento e em menor proporção (mas não menos importante), em países
desenvolvidos com o aumento do número de casos relacionados ao envelhecimento. O
envelhecimento da população significa que a capacidade de hospitais e instituições de saúde
vão precisar expandir suas estratégias públicas preventivas.

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Institutions
  • 1 Universidade Federal do Amazonas
Track
  • Decision Support Systems
Keywords
acidente vascular cerebral; Ciência de dados; Fatores de risco; Prevenção