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Modelo de aprendizado de máquina para predição de Diabetes tipo 2 por meio de variáveis de fácil acesso

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2023
Autor(a) principal: Silva, Leonardo Fernandes [UNIFESP]
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
dARK ID: ark:/48912/0013000029gfq
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal de São Paulo
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Aprendizagem de máquina
Diabetes Mellitus
Inteligência Artificial
Doenças Crônicas
Machine learning
Artificial Intelligence
Chronic Diseases
Link de acesso: https://repositorio.unifesp.br/handle/11600/67419
Resumo: Objetivo: Validar um modelo preditivo de diabetes do tipo 2 utilizando aprendizagem de máquina através de variáveis de fácil acesso e comparar os resultados dos bancos de dados VIGITEL e NHANES para validação da metodologia. Métodos: Após a seleção dos bancos de dados VIGITEL (2015) e NHANES (2014,15,16,17), foi aplicado critérios de inclusão e exclusão, aqueles que foram diagnosticados acima dos 30 anos e dados não faltantes, em cima dos indivíduos finais foi utilizado o método de balanceamento SMOTE para melhor aplicação dos algoritmos. Uma vez balanceado, foram aplicados os algoritmos “árvore de decisão”, “Floresta Aleatória” e “floresta de isolamento”. Resultados: O modelo de predição de diabetes tipo 2 apresentou melhor desempenho em todas as métricas em comparação com as outras duas doenças crônicas (dislipidemia e hipertensão arterial) no conjunto de dados do NHANES. No VIGITEL, o diabetes teve melhor desempenho em sensibilidade (73,25%) em comparação com as outras duas doenças, a hipertensão também teve alto desempenho em especificidade e acurácia (79,51% e 73,63%). Entre os dois conjuntos de dados, o NHANES teve melhor desempenho em todas as métricas em diabetes e hipertensão. Conclusões: O presente estudo apresentou evidências para a criação de um modelo preditivo através da utilização de aprendizagem de máquina para auxiliar no diagnóstico precoce de doenças crônicas através de variáveis de fácil acesso.
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