FATORES DE RISCO E TESTES NEUROPSICOLÓGICOS NO APOIO AO DIAGNÓSTICO DE SÍNDROMES DEMENCIAIS: IDENTIFICAÇÃO DE ASPECTOS RELEVANTES ATRAVÉS DE TÉCNICAS DE APRENDIZAGEM DE MÁQUINA

Abstract

Este estudo teve como objetivo principal identificar os fatores de risco e testes de rastreio mais relevantes no processo de diagnóstico de pacientes com suspeita clínica de demências na triagem médica, com apoio de técnicas de aprendizagem de máquina. O conjunto de dados utilizado foi composto por 605 registros médicos, com 18 diferentes atributos, de pacientes atendidos pelo Centro de Alzheimer e Parkinson no município de Campos dos Goytacazes/RJ. O método de particionamento do conjunto de dados foi o holdout, com amostragem estratificada. Posteriormente, foi aplicado o algoritmo de classificação supervisionado baseado na técnica de Naïve Bayes, cuja implementação encontra-se disponível na ferramenta Weka. Observaram-se os resultados numéricos dos modelos de acordo com as probabilidades estimadas pelo classificador, os quais evidenciaram os fatores de risco idade e gênero, bem como os testes de rastreio, denominados Mini Exame do Estado Mental e o Teste do Relógio, como os mais relevantes para o diagnóstico das patologias tratadas na pesquisa.