Modelagem de um sistema de suporte à tomada de decisão no diagnóstico de hipertensão arterial sistêmica

Registro completo de metadados
MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorSeixas, Flávio Luiz-
Autor(es): dc.contributorSousa, Leandro Soares de-
Autor(es): dc.creatorRibeiro, Giuliano Muniz-
Data de aceite: dc.date.accessioned2024-07-11T18:25:12Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2024-07-11T18:25:12Z-
Data de envio: dc.date.issued2023-10-02-
Data de envio: dc.date.issued2023-10-02-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://app.uff.br/riuff/handle/1/30696-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/capes/770196-
Descrição: dc.descriptionA Sociedade Brasileira de Hipertensão estima que quase 400 mil cidadãos brasileiros terão morrido por doenças do coração e da circulação durante todo o ano de 2019, seguindo uma série histórica em claro crescimento. Muitas dessas mortes poderiam ser postergadas com a prevenção e o tratamento dos fatores de risco. Com este cenário, uma análise computacional dos dados pessoais, laboratoriais e clínicos de um paciente, baseada no conhecimento médico disponível sobre essas doenças poderia ser mais uma ferramenta no esforço de redução de números tão surpreendentes. O objetivo deste trabalho é propor a modelagem de uma ferramenta para suporte no diagnóstico da Hipertensão Arterial e a classificação de risco de doenças cardiovasculares. Naturalmente, o trabalho foi se desenvolvendo em torno de duas estruturas, uma estrutura necessária para conversão do conhecimento médico para análise computacional, que é obtido através da linguagem Arden Syntax, e o conhecimento médico escrito em documentos chamados de diretrizes médicas ou protocolos médicos. A 7ª Diretriz Brasileira de Hipertensão Arterial é o documento médico referência neste trabalho. Mesmo para um escopo limitado, como o diagnóstico da Hipertensão Arterial e a classificação de risco de doenças cardiovasculares, e utilizando os recursos mais simples da linguagem Arden Syntax, ainda assim os resultados obtidos ao final deste trabalho mostraram-se satisfatórios com a viabilidade desta ferramenta de suporte ao diagnóstico médico de Hipertensão Arterial-
Descrição: dc.descriptionThe Brazilian Society of Hypertension estimates that around 400,000 Brazilian citizens will have died of heart and circulation disease throughout 2019, following a clearly growing historical series. Many of these deaths could be postponed with prevention and treatment of risk factors. The objective of this paper is to propose the modeling of a clinical decision support system, focused on Arterial Hypertension and the cardiovascular diseases risk classification. This paper was developed around two frameworks, the conversion of medical knowledge using the Arden Syntax language, and the medical guidelines. The 7th Brazilian Arterial Hypertension Directive is the medical document in this paper. Even for this small scope, such as the diagnosis of high blood pressure and the cardiovascular diseases risk classification, and using the simpler features of the Arden Syntax language, the obtained results were still satisfactory and confirmed the feasibility of clinical decision support system-
Descrição: dc.description62 p.-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Idioma: dc.languagept_BR-
Direitos: dc.rightsOpen Access-
Direitos: dc.rightsCC-BY-SA-
Palavras-chave: dc.subjectSistema de suporte à decisão de diagnóstico médico-
Palavras-chave: dc.subjectSistema de apoio à decisão-
Palavras-chave: dc.subjectHipertensão arterial-
Palavras-chave: dc.subjectHipertensão-
Palavras-chave: dc.subjectSistema de apoio à decisão-
Palavras-chave: dc.subjectAnálise computacional-
Palavras-chave: dc.subjectClinical decision support system-
Palavras-chave: dc.subjectHigh blood pressure-
Palavras-chave: dc.subjectArden Syntax-
Palavras-chave: dc.subjectMedical Guideline-
Título: dc.titleModelagem de um sistema de suporte à tomada de decisão no diagnóstico de hipertensão arterial sistêmica-
Tipo de arquivo: dc.typeTrabalho de conclusão de curso-
Aparece nas coleções:Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense - RiUFF

Não existem arquivos associados a este item.