Título:	Comparação de técnicas de aprendizado de máquina com pré-processamento para decisão de profilaxia da tuberculose.
Autoria:	SALAME, M. F. A. SALAME, F. M.
Afiliação:	MARCOS FILIPE ALVES SALAME, CPAA; Flavia Matos Salame, UEA.
Ano de publicação:	2015
Referência:	In: CONGRESSO AMAZÔNICO DE COMPUTAÇÃO E SISTEMAS INTELIGENTES, 1., 2015, Manaus. Anais... Manaus: UEA, 2015. p. 73-80.
Conteúdo:	A Tuberculose é um problema de saúde pública mundial. Existem portadores de infecção latente, que podem evoluir futuramente com a doença. O Ministério da Saúde do Brasil identificou os grupos de risco de adoecimento e atribuiu algumas variáveis que auxiliam a equipe médica na decisão de tratar esses indivíduos antes que adoeçam. Baseando-se nesse contexto foi realizada a simulação de 305 casos clínicos, que posteriormente foram submetidos ao processamento de cinco algoritmos de aprendizado de máquina utilizando a ferramenta WEKA, obtendo melhor acurácia o algoritmo J48 com a técnica de árvore de decisão.
Thesagro:	Tuberculose
Tipo do material:	Artigo em anais e proceedings
Acesso:	openAccess
Aparece nas coleções:	Artigo em anais de congresso (CPAA)