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MÉTODO COMPUTACIONAL PARA DIAGNÓSTICO DAGRANULOMATOSE DE WEGENER
Palavras-chave: Diagnóstico, Granulomatose de Wegener, Método computacional, Sinais
proteômicos.
Neste trabalho é apresentado um sistema de reconhecimento de padrões proteômicos com
o objetivo de auxiliar o diagnóstico precoce da Granulomatose de Wegener (GW), uma
vasculite idiopática rara de difícil detecção e alta taxa de mortalidade para indivíduos
não tratados. O método proposto consiste em extrair características de sinais proteômicos
e classificá-los como sendo de indivíduos portadores ou não portadores de GW. Para
tanto, utiliza-se Análise de Componentes Independentes para extrair características dos
sinais, Algoritmo de Máxima Relevância e Mínima Redundância para reduzir o número de
características e custos computacionais e Máquina de Vetores de Suporte para classificar. A
qualidade do método foi avaliada utilizando uma base de dados com 335 sinais proteômicos,
composta por 75 casos ativos, 101 casos negativos e 159 em remissão. O melhor resultado
obtido foi para um vetor de vinte características cuja acurácia, especificidade e sensibilidade
foram, respectivamente, de: 98; 24%, 99; 73% e 99; 50%. Estes resultados mostram que
o sistema proposto é eficiente para diagnosticar GW e supera a metodologia utilizada
atualmente, que é baseada em exames clínicos, sorológicos e radiológicos propostos pelo
American College of Rheumatology.