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Dissertação

Imputation Techiques for Clinical Data of Ischemic Stroke Patients EVALUATED

Detalhes: No século XXI, todos os anos, na Europa, 880 mil pessoas sofrem um acidente vascular cerebral isquémico. Prever a evolução e desfecho do paciente é crucial aquando da escolha do tratamento. Nesta tese de mestrado foram criados vários modelos de modo a prever o desfecho do paciente através da versão binária da escala de Rankin modificada em dois momentos no tempo: três meses e um ano após a ocorrência do derrame. É comum que os dados providenciados pelas entidades de saúde para a realização destes estudos estejam incompletos comprometendo os resultados. Torna-se então necessário escolher uma maneira apropriada de lidar com os dados omissos neste trabalho, optou-se por testar seis métodos de imputação diferentes e, com os dados completos, treinar classificadores com sete modelos de aprendizagem automática distintos. Conclui-se que a área sob a curva característica de operação do recetor, para o melhor classificador, a prever a escala a três meses e um ano foi 0.8217 e 0.7537, respetivamente. Ademais, não foram encontradas diferenças, com significância estatística, no desempenho dos distintos métodos de imputação quando avaliados para cada um dos modelos de aprendizagem automática.
Keywords: Acidente Vascular Cerebral Isquémico, Dados Omissos, Técnicas de Imputação, Aprendizagem Automática

Discussão: janeiro 18, 2021, 13:0