Sistema inteligente fuzzy para a classificação dos fatores de risco à saúde

• Ano de defesa: 2017
• Autor(a) principal: Bordinhon, Míriam Regina [UNESP]
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Estadual Paulista (Unesp)
• Palavras-chave em Português: Sistemas inteligentes; Lógica fuzzy; Obesidade; Síndrome metabólica; Fatores de risco; Intelligent system; Fuzzy logic; Obesity; Metabolic syndrome; Risk factors
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/11449/149894

Nesta pesquisa, é abordado o desenvolvimento de um sistema inteligente visando à classificação (análise) dos fatores de risco à saúde numa visão amplamente adotada pelo Núcleo de Apoio à Saúde da Família (NASF). Trata-se de um recurso alternativo importante para a referida entidade, assim como para uso em outros núcleos similares. A base de dados no NASF é composta por informações procedentes de 376 pacientes alocados em setores numa divisão feita por bairros. Estes pacientes são assistidos, semanalmente, com atividades físicas e realização de exames de saúde. Os dados clínicos são armazenados numa base de dados configurada no MySQL 6.3. O sistema, baseado na teoria da lógica fuzzy, emprega uma métrica de inferência, um controlador fuzzy, de acordo com a concepção do dispositivo de defuzzificação proposto por Mamdani. Nesta pesquisa, é avaliado o desempenho do controlador lógico fuzzy, no qual é possível verificar as classificações de cada indicador como o índice de massa corporal, razão cintura/quadril, pressão arterial, níveis glicêmicos, síndrome metabólica, frequência cardíaca de repouso, colesterol total, LDL-C, HDL-C, triglicerídeos, circunferência abdominal, os quais compõem os principais parâmetros à análise. O sistema para o servidor é realizado usando a linguagem de programação C-sharp e do aplicativo web em Cordova. Em resumo, verifica-se que o programa do NASF pode ser melhor acompanhado pelos profissionais da área, que puderam obter uma visão do estado da saúde de cada paciente e, assim, direcionarem as atividades físicas adequadas para cada um dos participantes, além disso, o paciente terá à disposição, via smartphone, as principais informações sobre perfil da sua saúde permitindo a adoção de recursos com vistas à mitigação dos riscos à saúde dos pacientes.