| |
|
|
| Registros recuperados : 1 | |
| Registros recuperados : 1 | |
|
|
|
Registro Completo
|
Biblioteca(s): |
Embrapa Amazônia Ocidental. |
|
Data corrente: |
10/03/2016 |
|
Data da última atualização: |
27/04/2020 |
|
Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
|
Autoria: |
SALAME, M. F. A.; SALAME, F. M. |
|
Afiliação: |
MARCOS FILIPE ALVES SALAME, CPAA; Flavia Matos Salame, UEA. |
|
Título: |
Comparação de técnicas de aprendizado de máquina com pré-processamento para decisão de profilaxia da tuberculose. |
|
Ano de publicação: |
2015 |
|
Fonte/Imprenta: |
In: CONGRESSO AMAZÔNICO DE COMPUTAÇÃO E SISTEMAS INTELIGENTES, 1., 2015, Manaus. Anais... Manaus: UEA, 2015. p. 73-80. |
|
Idioma: |
Português |
|
Conteúdo: |
A Tuberculose é um problema de saúde pública mundial. Existem portadores de infecção latente, que podem evoluir futuramente com a doença. O Ministério da Saúde do Brasil identificou os grupos de risco de adoecimento e atribuiu algumas variáveis que auxiliam a equipe médica na decisão de tratar esses indivíduos antes que adoeçam. Baseando-se nesse contexto foi realizada a simulação de 305 casos clínicos, que posteriormente foram submetidos ao processamento de cinco algoritmos de aprendizado de máquina utilizando a ferramenta WEKA, obtendo melhor acurácia o algoritmo J48 com a técnica de árvore de decisão. |
|
Thesagro: |
Tuberculose. |
|
Categoria do assunto: |
-- |
|
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/140964/1/CACSI-Anais2015-2Salame.pdf
|
|
Marc: |
LEADER 01165nam a2200133 a 4500
001 2040466
005 2020-04-27
008 2015 bl uuuu u00u1 u #d
100 1 $aSALAME, M. F. A.
245 $aComparação de técnicas de aprendizado de máquina com pré-processamento para decisão de profilaxia da tuberculose.$h[electronic resource]
260 $aIn: CONGRESSO AMAZÔNICO DE COMPUTAÇÃO E SISTEMAS INTELIGENTES, 1., 2015, Manaus. Anais... Manaus: UEA, 2015. p. 73-80.$c2015
520 $aA Tuberculose é um problema de saúde pública mundial. Existem portadores de infecção latente, que podem evoluir futuramente com a doença. O Ministério da Saúde do Brasil identificou os grupos de risco de adoecimento e atribuiu algumas variáveis que auxiliam a equipe médica na decisão de tratar esses indivíduos antes que adoeçam. Baseando-se nesse contexto foi realizada a simulação de 305 casos clínicos, que posteriormente foram submetidos ao processamento de cinco algoritmos de aprendizado de máquina utilizando a ferramenta WEKA, obtendo melhor acurácia o algoritmo J48 com a técnica de árvore de decisão.
650 $aTuberculose
700 1 $aSALAME, F. M.
Download
Esconder MarcMostrar Marc Completo |
|
Registro original: |
Embrapa Amazônia Ocidental (CPAA) |
|
|
Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
Fechar
|
| Nenhum registro encontrado para a expressão de busca informada. |
|
|
