Repository logo
 
Publication

Construção de um sistema de suporte à decisão em gastroenterologia do digestivo alto

dc.contributor.advisorDomingues, Nuno Alexandre Soarespt_PT
dc.contributor.advisorFonseca, Catarina Granja dapt_PT
dc.contributor.authorLagareiro, Ana Margarida Rolão
dc.date.accessioned2021-11-15T13:06:53Z
dc.date.available2021-11-15T13:06:53Z
dc.date.issued2021-07
dc.descriptionMestrado em Engenharia Biomédicapt_PT
dc.description.abstractOs cancros gástrico e esofágico representam a 5ª e 7ª neoplasias mais comuns em todo o mundo, sendo a apresentação tardia de sintomas comum em ambos, com grande parte dos pacientes a exibir doença localmente avançada ou metastática no diagnóstico. Consequentemente, a sobrevida é baixa e, por isso, a escolha terapêutica é fundamental para alcançar resultados favoráveis nesta vulnerável população de pacientes. No entanto, a decisão é baseada num conjunto alargado de informação e com pouco tempo para decidir. Neste sentido, as ferramentas informáticas podem ser extremamente úteis no processo de decisão terapêutica, visto que podem processar uma quantidade significativa de informação em muito menos tempo do eue os decisores. Com o presente trabalho pretendeu-se estudar um sistema de auxílio na tomada de decisão clínica e desenvolver a sua aplicação em Gastroenterologia do Digestivo Alto, utilizando-se dados codificados do Instituto Português de Oncologia de Lisboa. Um Sistema de Suporte à Decisão é um software desenvolvido para auxiliar profissionais a desempenhar tarefas que requerem tomadas de decisão. No contexto clínico, estas aplicações fornecem informações específicas, filtradas de forma inteligente ou apresentadas em momentos apropriados, de forma a impactar diretamente a tomada de decisão de um clínico, com o objetivo de melhorar os cuidados de saúde prestados. O desenvolvimento deste trabalho foi dividido em três etapas principais: a primeira foi a obtenção de uma base de dados estruturada para ser utilizada como entrada do modelo do sistema de suporte à decisão; a segunda foi a definição do modelo e a construção de um sistema que recebe a base de dados como entrada e tem como saída recomendações para apoio à decisão terapêutica; e a terceira consiste em testar e validar o funcionamento do sistema. A base de dados foi facultada pelo Grupo Multidisciplinar do Cancro do Esófago e Estômago (GMCEE) do IPO de Lisboa, tendo sido criados três subsets com número de registos diferentes, selecionados com base no ano de inscrição no IPO e no preenchimento das variáveis. Usando cada um dos subsets, foram testados na plataforma Microsoft Azure Machine Learning Studio, os classificadores Multiclass Neural Network e Multiclass Decision Forest, recorrendo a várias configurações, de forma a perceber qual a combinação de dados e de definições dos algoritmos que permitia a melhor performance de classificação. De forma geral, quanto maior o número de dados utilizados para treino do modelo, melhor o desempenho de classificação do mesmo. Além disso, dados mais recentes, embora inferiores em número, revelaram-se mais fidedignos no preenchimento, levando a resultados superiores de classificação. Ambos os classificadores demonstraram ótimos resultados, com valores de exatidão entre 91,67% e 100%. Ainda assim, quando comparados, o Multiclass Neural Network permitiu obter melhores valores de exatidão. Tendo os vários modelos criados, procedeu-se à escolha de um dos que mostrou melhores resultados e foi criado um web service, que permite a aplicação a novos casos, através de um ficheiro de excel. Esta aplicação permitiu concluir que o sistema apresenta boa capacidade de decisão, apesar de ser necessária maior variedade de dados para obter resultados ainda melhores. Uma vez que existem terapêuticas mais comumente realizadas, por vezes, o sistema comete alguns erros de classificação quando surgem novos casos pertencentes a um grupo menos comum ou para o qual não existem ainda registos semelhantes. Assim, é necessária a continua atualização da base de dados, para que o sistema consiga reconhecer casos diferentes, menos comuns, e atribuir uma sugestão de terapêutica adequada. Para tal, é muito importante que todas as variáveis de cada novo doente sejam preenchidas, tendo sido esta uma limitação para este estudo, pois muitos registos apresentavam variáveis importantes na escolha entre duas terapêuticas sem preenchimento, tendo sido eliminadas. Ainda assim, esta ferramenta revelou-se muito útil e eficiente, havendo espaço para melhoria, desenvolvimento e evolução da mesma, para poder ser aplicada em ambiente clínico.pt_PT
dc.description.versionN/Apt_PT
dc.identifier.citationLagareiro AM. Construção de um sistema de suporte à decisão em gastroenterologia do digestivo alto [dissertação]. Lisboa: Escola Superior de Tecnologia da Saúde de Lisboa - Instituto Superior de Engenharia de Lisboa/Instituto Politécnico de Lisboa; 2021.pt_PT
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10400.21/14001
dc.language.isoporpt_PT
dc.peerreviewedyespt_PT
dc.publisherInstituto Politécnico de Lisboa, Escola Superior de Tecnologia da Saúde de Lisboapt_PT
dc.relation.publisherversionhttp://hdl.handle.net/10400.21/13820pt_PT
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/pt_PT
dc.subjectGastroenterologiapt_PT
dc.subjectCancro do esófagopt_PT
dc.subjectCancro gástricopt_PT
dc.subjectSistema de suporte à decisão clínicapt_PT
dc.subjectClassificaçãopt_PT
dc.subjectDecisão terapêuticapt_PT
dc.titleConstrução de um sistema de suporte à decisão em gastroenterologia do digestivo altopt_PT
dc.typemaster thesis
dspace.entity.typePublication
rcaap.rightsopenAccesspt_PT
rcaap.typemasterThesispt_PT

Files

Original bundle
Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
Construção de um sistema de suporte à decisão em gastroenterologia do digestivo alto.pdf
Size:
3.56 MB
Format:
Adobe Portable Document Format