Utilização de Técnicas de Inteligência Computacional na Caracterização de Pacientes com Doenças Cardiovasculares - Baroni, Juliana; Silva, Robson Mariano da (REVISTA CEREUS, 2018)
Por estarem do topo da lista das doenças que mais matam no mundo, as Doenças Cardiovasculares estão assustando cada vez mais a classe médica, devido aos seus números alarmantes, sendo assim técnicas de Inteligência Computacional foram utilizadas para caracterizar pacientes da base de dados pública “Heart Disease Database”, como cardiopatas ou não, a partir das variáveis fornecidas pela base. Máquina de Vetor de Suporte (SVM) e Regressão Linear Múltipla, foram escolhidas por terem desempenhos satisfatórios em aplicações similares na literatura. O modelo em que as variáveis foram diretamente introduzidas ao SVM, conseguiu em sua melhor simulação uma acurácia de 77%, sensibilidade de 91%, especificidade de 69% e falso negativo de 9%, enquanto na simulação em que as variáveis foram selecionadas por Regressão, os índices representaram 85%, 86%, 84% e 14%, respectivamente. O fator considerado mais importante foi o falso negativo, confirmando o melhor desempenho do modelo de SVM.