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		<site>sibgrapi.sid.inpe.br 802</site>
		<citationkey>SilvaAlveCarv:2018:MéPrRe</citationkey>
		<author>Silva, Helen Cristina Ferreira da,</author>
		<author>Alves, Mariana Saragiotto da Silva,</author>
		<author>Carvalho, Tiago,</author>
		<affiliation>Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de São Paulo (IFSP) - Campus Campinas</affiliation>
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		<title>Um Método Para a Previsão de Resposta a Medicamentos em Pacientes com Epilepsia</title>
		<conferencename>Conference on Graphics, Patterns and Images, 31 (SIBGRAPI)</conferencename>
		<year>2018</year>
		<editor>Ross, Arun,</editor>
		<editor>Gastal, Eduardo S. L.,</editor>
		<editor>Jorge, Joaquim A.,</editor>
		<editor>Queiroz, Ricardo L. de,</editor>
		<editor>Minetto, Rodrigo,</editor>
		<editor>Sarkar, Sudeep,</editor>
		<editor>Papa, João Paulo,</editor>
		<editor>Oliveira, Manuel M.,</editor>
		<editor>Arbeláez, Pablo,</editor>
		<editor>Mery, Domingo,</editor>
		<editor>Oliveira, Maria Cristina Ferreira de,</editor>
		<editor>Spina, Thiago Vallin,</editor>
		<editor>Mendes, Caroline Mazetto,</editor>
		<editor>Costa, Henrique Sérgio Gutierrez,</editor>
		<editor>Mejail, Marta Estela,</editor>
		<editor>Geus, Klaus de,</editor>
		<editor>Scheer, Sergio,</editor>
		<booktitle>Proceedings</booktitle>
		<date>Oct. 29 - Nov. 1, 2018</date>
		<publisheraddress>Porto Alegre</publisheraddress>
		<publisher>Sociedade Brasileira de Computação</publisher>
		<conferencelocation>Foz do Iguaçu, PR, Brazil</conferencelocation>
		<keywords>machine learning, farmacogenética, resposta a medicamentos, epilepsia.</keywords>
		<abstract>Grande 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.</abstract>
		<language>pt</language>
		<tertiarytype>Undergraduate Work</tertiarytype>
		<format>On-line</format>
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		<targetfile>Helen_SIBGRAPI_Um_Metodo_Para_Previsao_de_Resposta_Medicamentos_em_Pacientes_com_Epilepsia.pdf</targetfile>
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