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Por estarem do topo da lista das doencas que mais matam no mundo, as Doencas Cardiovasculares estao assustando cada vez mais a classe medica, devido aos seus numeros alarmantes, sendo assim tecnicas de Inteligencia Computacional foram utilizadas para caracterizar pacientes da base de dados publica “ Heart Disease Database ”, como cardiopatas ou nao, a partir das variaveis fornecidas pela base. Maquina de Vetor de Suporte (SVM) e Regressao Linear Multipla, foram escolhidas por terem desempenhos satisfatorios em aplicacoes similares na literatura. O modelo em que as variaveis foram diretamente introduzidas ao SVM, conseguiu em sua melhor simulacao uma acuracia de 77%, sensibilidade de 91%, especificidade de 69% e falso negativo de 9%, enquanto na simulacao em que as variaveis foram selecionadas por Regressao, os indices representaram 85%, 86%, 84% e 14%, respectivamente. O fator considerado mais importante foi o falso negativo, confirmando o melhor desempenho do modelo de SVM. |
