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Edição atual desde as 16h33min de 13 de maio de 2016

Um estudo do comportamento de redes bayesianas no prognóstico da sobrevivência no cancro da próstata
Autor Ana Cristina Lopes Sarabando
Orientador Inês de Castro Dutra
Co-Orientador Nuno Afonso Gomes Costa Maia
Data de Entrega 2010
URL http://hdl.handle.net/10216/55452
Palavras-chave Redes bayesianas, Cancro da próstata, Prognóstico, Mortalidade
Resumo

Esta dissertação faz um estudo da aplicação de redes bayesianas ao prognóstico da sobrevivência no cancro de próstata.


Com o auxílio de um médico especialista em cancro de próstata, construímos uma rede bayesiana a partir de dados clínicos de doentes. Aplicamos esta rede a um conjunto de dados de doentes, disponíveis no endereço http://lib.stat.cmu.edu/S/Harrell/data/descriptions/prostate.html (Andrews and Herzberg 1985), com o objectivo de estudar e avaliar a qualidade desta rede construída manualmente. A seguir, utilizamos algumas ferramentas de geração de redes bayesianas a fim de comparar a qualidade destas redes geradas automaticamente com a rede gerada manualmente. Os resultados mostram que as redes geradas automaticamente comportam-se tão bem ou melhor que a rede construída manualmente, além de apresentarem relações causais não existentes na rede gerada manualmente.


Neste trabalho utilizamos software tais como o SPSS, o WEKA, o GeNIe, o MiniTUBA e o Aleph/SAYU na construção das redes manual e automáticas.
Fizemos um intenso estudo do estado da arte com o intuito de estabelecer uma base sólida para o trabalho. Foram procurados os métodos já existentes para prognóstico em doentes com cancro da próstata e observados os seus resultados, com o intuito de construir um instrumento útil e com resultados viáveis para a área médica em questão.


A mortalidade de doentes com cancro está a aumentar em todo o mundo e é necessário aproveitar os dados disponíveis para melhorar os cuidados de saúde e possivelmente reduzir a taxa de mortalidade por cancro.


Não tendo ainda sido desenvolvidos muitos estudos nesta área, pode considerar-se que este trabalho apresenta um impulso ao estudo e aplicação das redes bayesianas estáticas e dinâmicas na área médica e conduz, em última instância a um instrumento que consideramos útil para o prognóstico de doenças como o cancro da próstata.