Mineração de dados aplicada aos riscos da obesidade em Cascavel/PR

Débora Jacomini, Eliana Mira de Bona, Jerry Johann

Resumo


O objetivo do estudo foi obter padrões refentes a obesidade e seus fatores de risco cardiovascular e de comorbidade na cidade de Cascavel – PR, por meio da aplicação de técnicas da Mineração de Dados (MD). Os dados sobre obesidade foram coletados durante o projeto de extensão do curso de Farmácia da Unioeste, por meio de questionário com perguntas fechadas, que foram analisadas no programa Weka, e os resultados comparados com a literatura. De acordo com as árvores de decisões geradas, os indivíduos obesos, com elevada circunferência abdominal possuem maiores riscos cardiovasculares e de comorbidades. O melhor resultado da avaliação do modelo gerado para o atributo meta risco cardiovascular apresentou uma acurácia de 94,8%, com 110 instâncias classificadas corretamente, e para o atributo meta risco de comorbidade a acurácia foi de 84%. A MD gerou informações úteis para a tomada de decisões a partir do banco de dados construído, auxiliando na seleção de parâmetros relevantes para a obtenção de indicadores da saúde pública.


Palavras-chave


Inteligência Artificial; Risco Cardiovascular; Risco de Comorbidade

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DOI: https://doi.org/10.5007/1807-0221.2018v15n30p26



Extensio: R. Eletr. de Extensão, Florianópolis, Santa Catarina, Brasil. ISSN 1807-0221.