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%0 Conference Proceedings
%4 sid.inpe.br/sibgrapi/2018/10.24.12.25
%2 sid.inpe.br/sibgrapi/2018/10.24.12.25.45
%A Silva, Helen Cristina Ferreira da,
%A Alves, Mariana Saragiotto da Silva,
%A Carvalho, Tiago,
%@affiliation Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de São Paulo (IFSP) - Campus Campinas
%@affiliation Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de São Paulo (IFSP) - Campus Campinas
%@affiliation Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de São Paulo (IFSP) - Campus Campinas
%T Um Método Para a Previsão de Resposta a Medicamentos em Pacientes com Epilepsia
%B Conference on Graphics, Patterns and Images, 31 (SIBGRAPI)
%D 2018
%E Ross, Arun,
%E Gastal, Eduardo S. L.,
%E Jorge, Joaquim A.,
%E Queiroz, Ricardo L. de,
%E Minetto, Rodrigo,
%E Sarkar, Sudeep,
%E Papa, João Paulo,
%E Oliveira, Manuel M.,
%E Arbeláez, Pablo,
%E Mery, Domingo,
%E Oliveira, Maria Cristina Ferreira de,
%E Spina, Thiago Vallin,
%E Mendes, Caroline Mazetto,
%E Costa, Henrique Sérgio Gutierrez,
%E Mejail, Marta Estela,
%E Geus, Klaus de,
%E Scheer, Sergio,
%S Proceedings
%8 Oct. 29 - Nov. 1, 2018
%J Porto Alegre
%I Sociedade Brasileira de Computação
%C Foz do Iguaçu, PR, Brazil
%K machine learning, farmacogenética, resposta a medicamentos, epilepsia.
%X 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.
%@language pt
%3 Helen_SIBGRAPI_Um_Metodo_Para_Previsao_de_Resposta_Medicamentos_em_Pacientes_com_Epilepsia.pdf


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