Banca de DEFESA: GABRIELA DE ARAÚJO ALBUQUERQUE

Uma banca de DEFESA de DOUTORADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : GABRIELA DE ARAÚJO ALBUQUERQUE
DATA : 21/09/2023
HORA: 09:00
LOCAL: Laboratório de Inovação Tecnológica em Saúde (LAIS)
TÍTULO:

Machine Learning Aplicado a Triagem de Osteoporose: modelo baseado na atenuação de ondas eletromagnéticas

PALAVRAS-CHAVES:

Densitometria, Osteoporose, Osseus, Aprendizado de Máquina, Floresta Aleatória.

PÁGINAS: 60
RESUMO:

A osteoporose é uma condição silenciosa e ainda subdiagnosticada, com uma taxa de mortalidade superior a diversos tipos de câncer, principalmente, quando os pacientes sofrem fraturas. O equipamento "padrão ouro" para o diagnóstico de densitometria, o Dual Energy X-Ray Absorptiometry (DEXA), que exige procedimento invasivo e de alto custo, é escasso em países considerados de renda média ou baixa, aspectos que podem dificultar o acesso oportuno ao diagnóstico. Neste contexto, um dispositivo portátil, conhecido na literatura como Osseus, foi desenvolvido para a triagem de pacientes que necessitam do exame de densitometria, ou seja, para qualificar os encaminhamentos dos exames para o DEXA. A tese teve como objetivo validar o dispositivo Osseus utilizando técnicas de aprendizado de máquina. Para isso, foi realizado o planejamento e coleta de dados de   dados de 505 pacientes que realizaram o exame no DEXA e o teste no dispositivo Osseus, destes, 21,8% saudáveis e 78,2% doentes (apresentavam baixa densidade mineral óssea ou osteoporose). Portanto, para implementar os estudos e desenvolver a pesquisa, a base de dados foi separada em 80% para treino e validação (usando validação cruzada com k fold= 5) e 20% para teste. O desempenho obtido na base de teste com o melhor modelo (Floresta Aleatória - Random Forest) correspondeu a sensibilidade=0.853, especificidade=0.871 e F1(média harmônica da precisão e da sensibilidade)=0.859. Os resultados evidenciaram que as variáveis de maior relevância para indicar a condição de saúde do indivíduo foram idade, índice de massa corporal e a atenuação medida no dispositivo Osseus. Quando comparado com os resultados dos exames DEXA, o modelo mostrou-se efetivo e consistente para realizar a triagem de indivíduos com osteoporose e facilitar o diagnóstico precoce da doença, o que consequentemente implica na redução de custos com cirurgias, tratamento, hospitalizações e perda de produtividade. Assim, ao qualificar o encaminhamento dos pacientes da atenção primária para a rede especializada, o Osseus pode melhorar a rede de atenção a osteoporose, e se consolidar como um recurso de fácil acesso na atenção primária, impactando ainda na diminuição de filas na rede especializada do Sistema Único de Saúde (SUS) no Brasil.

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 2488270 - RICARDO ALEXSANDRO DE MEDEIROS VALENTIM
Interno - 2524053 - ANTONIO LUIZ PEREIRA DE SIQUEIRA CAMPOS
Externo à Instituição - ANTONIO HIGOR FREIRE DE MORAIS - IFRN
Externo à Instituição - JOÃO PAULO QUEIROZ DOS SANTOS - IFRN
Externa à Instituição - LORENA ITATI PETRELLA - UC
Externo à Instituição - GUILHERME MEDEIROS MACHADO - UL
Externo à Instituição - CRISTINE MARTINS GOMES DE GUSMÃO - UFPE