Modelos de Inteligência Artificial para Predição Multi-rótulos da Doença Falciforme

Nome do aluno

 

Tiago Fernandes Machado

 

Título do trabalho

 

Modelos de inteligência artificial para predição multi-rótulos da doença falciforme

 

Resumo do trabalho

 

A doença falciforme é uma condição genética que afeta a hemoglobina, resultando em complicações sistêmicas que afetam a qualidade de vida dos pacientes. A detecção precoce da doença falciforme pode ser crucial para o tratamento e manejo da condição clínica do paciente. Este estudo tem como objetivo aplicar algoritmos de aprendizado de máquina para a classificação multi-rótulo dos desfechos da doença falciforme em pacientes atendidos em centros especializados da Bahia, buscando preencher uma lacuna na literatura em relação à heterogeneidade clínica e à estratificação da gravidade da doença. A motivação para essa abordagem está na necessidade de compreender associações entre os rótulos e contribuir tanto para a prática clínica quanto para o campo acadêmico. O estudo se propõe a realizar uma análise dos parâmetros clínicos e laboratoriais associados aos principais desfechos da doença falciforme, utilizando uma base de dados disponível. Através da aplicação de algoritmos de inteligência artificial, espera-se identificar e prever múltiplos desfechos clínicos, contribuindo para uma melhor compreensão da progressão da doença e auxiliando na tomada de decisão médica. Espera-se que os resultados deste estudo contribuam para a identificação das variáveis significativas associadas a cada desfecho da doença falciforme, além de proporcionar uma abordagem para a classificação multi-rótulo. Com a descoberta de associações entre os rótulos e a contribuição para a prática clínica e acadêmica.

 

Orientador

 

Marcos Ennes Barreto

 

Co-orientador

 

Cynara Gomes Barbosa (FACFAR/UFBA)

 

Membro externo 1

 

Marilda de Souza Gonçalves (FACFAR/UFBA e FIOCRUZ)

 

Link para o curriculum lattes

 

http://lattes.cnpq.br/7082465592838517

 

Membro interno 1

 

Robespierre Dantas da Rocha Pita (PGCOMP)

 

Link para o curriculum lattes

 

http://lattes.cnpq.br/9031151666715654

 

Suplente do membro externo

 

Milena Magalhães Aleluia (UESC)

 

Link para o curriculum lattes

 

http://lattes.cnpq.br/4312312024270025

 

Suplente do membro interno

 

Luciano Rebouças de Oliveira (PGCOMP)

 

Link para o curriculum lattes

 

http://lattes.cnpq.br/0372650483087124

 

Data do exame

 

13 Jul, 2023

 

Horário do exame

 

10:00 AM

 

 

Data da Defesa: 
13/07/2023 - 10:00
Tipo de Defesa: 
Qualificação de Doutorado