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1. Identity statement
Reference TypeConference Paper (Conference Proceedings)
Sitesibgrapi.sid.inpe.br
Holder Codeibi 8JMKD3MGPEW34M/46T9EHH
Identifier8JMKD3MGPAW/3S4GPTH
Repositorysid.inpe.br/sibgrapi/2018/10.24.12.25
Last Update2018:10.24.12.25.45 (UTC) helensilva14@gmail.com
Metadata Repositorysid.inpe.br/sibgrapi/2018/10.24.12.25.45
Metadata Last Update2022:05.18.22.18.35 (UTC) administrator
Citation KeySilvaAlveCarv:2018:MéPrRe
TitleUm Método Para a Previsão de Resposta a Medicamentos em Pacientes com Epilepsia
FormatOn-line
Year2018
Access Date2024, May 03
Number of Files1
Size148 KiB
2. Context
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
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
e-Mail Addresshelensilva14@gmail.com
Conference NameConference on Graphics, Patterns and Images, 31 (SIBGRAPI)
Conference LocationFoz do Iguaçu, PR, Brazil
Date29 Oct.-1 Nov. 2018
PublisherSociedade Brasileira de Computação
Publisher CityPorto Alegre
Book TitleProceedings
Tertiary TypeUndergraduate Work
History (UTC)2018-10-24 12:25:45 :: helensilva14@gmail.com -> administrator ::
2022-05-18 22:18:35 :: administrator -> :: 2018
3. Content and structure
Is the master or a copy?is the master
Content Stagecompleted
Transferable1
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.
Arrangementurlib.net > SDLA > Fonds > SIBGRAPI 2018 > Um Método Para...
doc Directory Contentaccess
source Directory Contentthere are no files
agreement Directory Content
agreement.html 24/10/2018 09:25 1.2 KiB 
4. Conditions of access and use
data URLhttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGPAW/3S4GPTH
zipped data URLhttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGPAW/3S4GPTH
Languagept
Target FileHelen_SIBGRAPI_Um_Metodo_Para_Previsao_de_Resposta_Medicamentos_em_Pacientes_com_Epilepsia.pdf
User Grouphelensilva14@gmail.com
Visibilityshown
Update Permissionnot transferred
5. Allied materials
Mirror Repositorysid.inpe.br/banon/2001/03.30.15.38.24
Next Higher Units8JMKD3MGPAW/3RPADUS
Citing Item Listsid.inpe.br/sibgrapi/2018/09.03.20.37 12
Host Collectionsid.inpe.br/banon/2001/03.30.15.38
6. Notes
Empty Fieldsarchivingpolicy archivist area callnumber contenttype copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination doi edition electronicmailaddress group isbn issn label lineage mark nextedition notes numberofvolumes orcid organization pages parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readergroup readpermission resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark secondarytype serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark type url versiontype volume


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