Utilização de Técnicas de Inteligência Computacional na Caracterização de Pacientes com Doenças Cardiovasculares

Por estarem do topo da lista das doencas que mais matam no mundo, as Doencas Cardiovasculares estao assustando cada vez mais a classe medica, devido aos seus numeros alarmantes, sendo assim tecnicas de Inteligencia Computacional foram utilizadas para caracterizar pacientes da base de dados publica “ Heart Disease Database ”, como cardiopatas ou nao, a partir das variaveis fornecidas pela base. Maquina de Vetor de Suporte (SVM) e Regressao Linear Multipla, foram escolhidas por terem desempenhos satisfatorios em aplicacoes similares na literatura. O modelo em que as variaveis foram diretamente introduzidas ao SVM, conseguiu em sua melhor simulacao uma acuracia de 77%, sensibilidade de 91%, especificidade de 69% e falso negativo de 9%, enquanto na simulacao em que as variaveis foram selecionadas por Regressao, os indices representaram 85%, 86%, 84% e 14%, respectivamente. O fator considerado mais importante foi o falso negativo, confirmando o melhor desempenho do modelo de SVM.