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Reference TypeConference Proceedings
Identifier8JMKD3MGPAW/3S4GPTH
Repositorysid.inpe.br/sibgrapi/2018/10.24.12.25
Metadatasid.inpe.br/sibgrapi/2018/10.24.12.25.45
Sitesibgrapi.sid.inpe.br
Citation KeySilvaAlveCarv:2018:MéPrRe
Author1 Silva, Helen Cristina Ferreira da
2 Alves, Mariana Saragiotto da Silva
3 Carvalho, Tiago
Affiliation1 Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de São Paulo (IFSP) - Campus Campinas
2 Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de São Paulo (IFSP) - Campus Campinas
3 Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de São Paulo (IFSP) - Campus Campinas
TitleUm Método Para a Previsão de Resposta a Medicamentos em Pacientes com Epilepsia
Conference NameConference on Graphics, Patterns and Images, 31 (SIBGRAPI)
Year2018
EditorRoss, Arun
Gastal, Eduardo S. L.
Jorge, Joaquim A.
Queiroz, Ricardo L. de
Minetto, Rodrigo
Sarkar, Sudeep
Papa, João Paulo
Oliveira, Manuel M.
Arbeláez, Pablo
Mery, Domingo
Oliveira, Maria Cristina Ferreira de
Spina, Thiago Vallin
Mendes, Caroline Mazetto
Costa, Henrique Sérgio Gutierrez
Mejail, Marta Estela
Geus, Klaus de
Scheer, Sergio
Book TitleProceedings
DateOct. 29 - Nov. 1, 2018
Publisher CityPorto Alegre
PublisherSociedade Brasileira de Computação
Conference LocationFoz do Iguaçu, PR, Brazil
Keywordsmachine learning, farmacogenética, resposta a medicamentos, epilepsia.
AbstractGrande parte dos pacientes com epilepsia não respondem ao tratamento medicamentoso disponível no mercado. A descoberta dessa refratariedade ao tratamento, atualmente, se dá por meio de um processo empírico, em que o paciente é submetido a diferentes drogas por um longo período de tempo até ser constatado que ele não responde a nenhum tratamento e deve ser encaminhado para cirurgia. Entretanto, ha indícios que tal refratariedade possa estar ligada a características genéticas específicas do indivíduo. Este trabalho propõe uma nova abordagem, baseada em aprendizado de maquina, para o problema de detecção de refratariedade medicamentosa em pacientes com epilepsia. Usando uma combinação do algoritmo XGBoost e de dados genéticos dos pacientes, nossa abordagem teve um aumento de 319.05% na acurácia de predição de pacientes refratários em relação ao estado da arte.
Languagept
Tertiary TypeUndergraduate Work
FormatOn-line
Size148 KiB
Number of Files1
Target FileHelen_SIBGRAPI_Um_Metodo_Para_Previsao_de_Resposta_Medicamentos_em_Pacientes_com_Epilepsia.pdf
Last Update2018:10.24.12.25.45 sid.inpe.br/banon/2001/03.30.15.38 helensilva14@gmail.com
Metadata Last Update2020:02.20.22.06.51 sid.inpe.br/banon/2001/03.30.15.38 administrator {D 2018}
Document Stagecompleted
Is the master or a copy?is the master
Mirrorsid.inpe.br/banon/2001/03.30.15.38.24
e-Mail Addresshelensilva14@gmail.com
User Grouphelensilva14@gmail.com
Visibilityshown
Transferable1
Host Collectionsid.inpe.br/banon/2001/03.30.15.38
Document Stagenot transferred
Next Higher Units8JMKD3MGPAW/3RPADUS
source Directory Contentthere are no files
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Access Date2020, Aug. 06

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