Author(s):
Santos, Miriam Raquel Seoane Pereira Seguro 
Date: 2014
Persistent ID: http://hdl.handle.net/10316/27178
Origin: Estudo Geral - Universidade de Coimbra
Subject(s): Engenharia biomédica
Document details
Sistema de Apoio à Análise e ao Tratamento de Doentes com Carcinoma Hepatocelular
Description
O Cancro do figado é o sexto cancro mais frequentemente diagnosticado e a terceira causa de morte por doenças relacionadas com cancro em todo o Mundo. O Carcinoma Hepatocelular (CHC) está na origem de mais de 90% dos tumores primários do figado, sendo considerado um problema à escala global. As guidelines clinicas, suportadas pela Medicina Baseada na Evidência (MBE), procuram auxiliar os clínicos no seu processo de tomada de decisão. No entanto, a prática clínica lida frequentemente com o desfasamento entre a MBE e a desejada Medicina Personalizada (MP), ajustada a um dado doente. De modo a poderem tomar decisões fundamentadas, os clínicos necessitam de ter a informação dos doentes disponível para consulta, a qualquer altura. Na maioria dos contextos hospitalares, a informação clínica do doente está muitas vezes registada em suporte físico (papel), distribuída por várias instalações. Isto torna os ficheiros igualmente susceptíveis a dados em falta. Neste trabalho, apresentamos um Sistema de Apoio à Decisão Clínica, para a gestão de dados clínicos de doentes com CHC. É também apresentado um módulo de Inteligência Artificial a ser integrado no sistema. Váarios métodos de análise de agrupamentos foram utilizados de modo a determinar grupos prognósticos com diferentes características, considerando dados heterogéneos e com valores em falta. A análise propiciou a divisão em dois grandes grupos, G1 e G2, com sobrevivências globais estatisticamente signifícativas. Os nossos resultados sugerem igualmente uma heterogeneidade entre os doentes no estádio avancado da doença. Foram ainda avaliados alguns métodos de classificação, de modo a desenvolver modelos preditivos para a atribuição do grupo mais correcto para um determinado doente. Em resumo, este trabalho foca-se no desenvolvimento de uma ferramenta que alie a gesão de dados clínicos a um "motor inteligente" de inferência que permita gerar recomendações uteis aos clínicos nas suas actividades diárias. O sistema integra algoritmos de Inteligência Artificial que permitem orientar os tratamentos dos doentes no âmbito da Medicina Personalizada. Palavras-Chave : Carcinoma Hepatocelular (CHC), Medicina Baseada na Evidência (MBE), Medicina Personalizada (MP), Preenchimento de dados em falta, Sistema de Apoio à Decisão Clínica (SADC), Personalização de Grupos Prognósticos, Métodos de Agrupamento, Inteligência Artificial (IA), dados clínicos
O Cancro do figado é o sexto cancro mais frequentemente diagnosticado e a terceira causa de morte por doenças relacionadas com cancro em todo o Mundo. O Carcinoma Hepatocelular (CHC) está na origem de mais de 90% dos tumores primários do figado, sendo considerado um problema à escala global. As guidelines clinicas, suportadas pela Medicina Baseada na Evidência (MBE), procuram auxiliar os clínicos no seu processo de tomada de decisão. No entanto, a prática clínica lida frequentemente com o desfasamento entre a MBE e a desejada Medicina Personalizada (MP), ajustada a um dado doente. De modo a poderem tomar decisões fundamentadas, os clínicos necessitam de ter a informação dos doentes disponível para consulta, a qualquer altura. Na maioria dos contextos hospitalares, a informação clínica do doente está muitas vezes registada em suporte físico (papel), distribuída por várias instalações. Isto torna os ficheiros igualmente susceptíveis a dados em falta. Neste trabalho, apresentamos um Sistema de Apoio à Decisão Clínica, para a gestão de dados clínicos de doentes com CHC. É também apresentado um módulo de Inteligência Artificial a ser integrado no sistema. Váarios métodos de análise de agrupamentos foram utilizados de modo a determinar grupos prognósticos com diferentes características, considerando dados heterogéneos e com valores em falta. A análise propiciou a divisão em dois grandes grupos, G1 e G2, com sobrevivências globais estatisticamente signifícativas. Os nossos resultados sugerem igualmente uma heterogeneidade entre os doentes no estádio avancado da doença. Foram ainda avaliados alguns métodos de classificação, de modo a desenvolver modelos preditivos para a atribuição do grupo mais correcto para um determinado doente. Em resumo, este trabalho foca-se no desenvolvimento de uma ferramenta que alie a gesão de dados clínicos a um "motor inteligente" de inferência que permita gerar recomendações uteis aos clínicos nas suas actividades diárias. O sistema integra algoritmos de Inteligência Artificial que permitem orientar os tratamentos dos doentes no âmbito da Medicina Personalizada. Palavras-Chave : Carcinoma Hepatocelular (CHC), Medicina Baseada na Evidência (MBE), Medicina Personalizada (MP), Preenchimento de dados em falta, Sistema de Apoio à Decisão Clínica (SADC), Personalização de Grupos Prognósticos, Métodos de Agrupamento, Inteligência Artificial (IA), dados clínicos
Document Type
Master Thesis
Language English
Advisor(s) Cardoso, Alberto; Abreu, Pedro
Language English
Advisor(s) Cardoso, Alberto; Abreu, Pedro
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