Identificação das anomalias congênitas baseado em um modelo de decisão a partir de redes neurais artificiais

Luciana Moura Mendes de Lima, Rodrigo Pinheiro de Toledo Vianna, Ronei Marcos de Moraes

Resumo


Objetivo: Identificar os tipos de anomalias congênitas do sistema nervoso a partir de um modelo de tomada de decisão. Método: Estudo de natureza tecnológica e retrospectiva utilizando dados secundários provenientes do Sistema de Informação de Nascidos Vivos, com posterior identificação das anomalias realizada por meio de Redes Neurais Artificiais, no período de 2009 a 2014, no estado da Paraíba. Resultados: Foram utilizadas Redes Neurais Artificiais do tipo perceptron de múltiplas camadas, feedforward com algoritmo de treinamento backpropagation. Sua configuração foi composta por uma camada de entrada com 15 neurônios, 2 camadas ocultas uma com 22 neurônios e a outra com 10 e uma camada de saída com 8 neurônios e identificou corretamente 89,3% dos tipos de anomalias do sistema nervoso. Conclusão: O modelo permitiu identificar os tipos de anomalias congênitas do sistema nervoso, podendo ser útil no apoio aos gestores públicos e profissionais de saúde na tomada de decisão.


Palavras-chave


Malformações Congênitas; Nascido Vivo; Técnicas de Apoio à Decisão

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