PERFILIZAÇÃO DE PACIENTES COM DOENÇA PULMONAR OBSTRUTIVA CRÔNICA UTILIZANDO MINERAÇÃO DE DADOS
Resumo
PERFILIZAÇÃO DE PACIENTES COM DOENÇA PULMONAR OBSTRUTIVA CRÔNICAUTILIZANDO MINERAÇÃO DE DADOS
Os dispositivos vestíveis integram diferentes sensores para a coleta de dados em humanos, que podem ser utilizados nas mais diversas aplicações da saúde. Um destes dispositivos tem sido utilizado no contexto do projeto de pesquisa em fisioterapia Vigilância, Prevenção e Reabilitação em Doenças Cardiorrespiratórias - UNISC/CNPq, em desenvolvimento no Hospital Santa Cruz (HSC). Este dispositivo foi aplicado para obtenção de dados de pacientes com Doença Pulmonar Obstrutiva Crônica (DPOC) de modo a avaliar a eficácia de uma adaptação portátil do aparelho Continuous Positive Airway Pressure (CPAP), desenvolvida na pesquisa do HSC. Este aparelho, por sua vez, aplica pressão positiva contínua nas vias aéreas, melhorando a respiração durante a execução de exercícios. O presente trabalho tem como objetivo integrar o projeto referenciado com o projeto Data4Care - Uma plataforma de Tecnologia de Informação para apoio à qualificação de serviços em saúde individual e coletiva, através do estudo do perfil de pacientes que realizaram a caminhada de 6 minutos, exercício que pode definir se o paciente está em estado de sobrevida, enquanto faziam uso do protótipo. Os dados analisados apontaram que apenas um subconjunto dos 17 pacientes nos quais foi utilizado obteve melhora de desempenho, enquanto outros tiveram prejuízo. A perfilização dos pacientes foi realizada a partir de uma base de dados fornecida pelo grupo da fisioterapia, com 436 variáveis distribuídas em informações pessoais, de saúde e relacionadas aos exercícios. Tais dados foram analisados para a elaboração de um modelo computacional que possibilite mostrar quem são os que se beneficiaram do uso do aparelho CPAP adaptado. A proposta da pesquisa é utilizar técnicas de mineração de dados, aprendizado de máquina não supervisionado e estatística para perfilar os pacientes e buscar o motivo pelo qual o protótipo apresentou eficácia em apenas uma parte deles. Para tal, foi utilizado o software Orange Data Mining, que contém ferramentas para análise e mineração de dados na forma de “moedas” postas sobre a tela, com elas inicialmente criou-se uma variável binarizada com base nas distâncias percorridas no exercício de caminhada com e sem o CPAP. Os pacientes ficaram divididos entre 7 beneficiados e 10 não beneficiados. Desta forma, ocorreu a segregação de variáveis importantes para análise. Nesta etapa 38 das 436 variáveis remanesceram. Em seguida, foi avaliada a importância de cada classe, utilizando a taxa de dependência qui-quadrado, para que se pudesse validar a resposta dada pelo software. O resultado final foi obtido com a clusterização dos dados e mostrou, através de árvore binária, que os pacientes beneficiados eram aqueles que fumaram durante seu tempo de tabagismo menos de 80 maços de cigarros por ano e possuíam um estado geral de força, medida pela Força de Preensão Palmar, acima do ideal para sua idade.
Os dispositivos vestíveis integram diferentes sensores para a coleta de dados em humanos, que podem ser utilizados nas mais diversas aplicações da saúde. Um destes dispositivos tem sido utilizado no contexto do projeto de pesquisa em fisioterapia Vigilância, Prevenção e Reabilitação em Doenças Cardiorrespiratórias - UNISC/CNPq, em desenvolvimento no Hospital Santa Cruz (HSC). Este dispositivo foi aplicado para obtenção de dados de pacientes com Doença Pulmonar Obstrutiva Crônica (DPOC) de modo a avaliar a eficácia de uma adaptação portátil do aparelho Continuous Positive Airway Pressure (CPAP), desenvolvida na pesquisa do HSC. Este aparelho, por sua vez, aplica pressão positiva contínua nas vias aéreas, melhorando a respiração durante a execução de exercícios. O presente trabalho tem como objetivo integrar o projeto referenciado com o projeto Data4Care - Uma plataforma de Tecnologia de Informação para apoio à qualificação de serviços em saúde individual e coletiva, através do estudo do perfil de pacientes que realizaram a caminhada de 6 minutos, exercício que pode definir se o paciente está em estado de sobrevida, enquanto faziam uso do protótipo. Os dados analisados apontaram que apenas um subconjunto dos 17 pacientes nos quais foi utilizado obteve melhora de desempenho, enquanto outros tiveram prejuízo. A perfilização dos pacientes foi realizada a partir de uma base de dados fornecida pelo grupo da fisioterapia, com 436 variáveis distribuídas em informações pessoais, de saúde e relacionadas aos exercícios. Tais dados foram analisados para a elaboração de um modelo computacional que possibilite mostrar quem são os que se beneficiaram do uso do aparelho CPAP adaptado. A proposta da pesquisa é utilizar técnicas de mineração de dados, aprendizado de máquina não supervisionado e estatística para perfilar os pacientes e buscar o motivo pelo qual o protótipo apresentou eficácia em apenas uma parte deles. Para tal, foi utilizado o software Orange Data Mining, que contém ferramentas para análise e mineração de dados na forma de “moedas” postas sobre a tela, com elas inicialmente criou-se uma variável binarizada com base nas distâncias percorridas no exercício de caminhada com e sem o CPAP. Os pacientes ficaram divididos entre 7 beneficiados e 10 não beneficiados. Desta forma, ocorreu a segregação de variáveis importantes para análise. Nesta etapa 38 das 436 variáveis remanesceram. Em seguida, foi avaliada a importância de cada classe, utilizando a taxa de dependência qui-quadrado, para que se pudesse validar a resposta dada pelo software. O resultado final foi obtido com a clusterização dos dados e mostrou, através de árvore binária, que os pacientes beneficiados eram aqueles que fumaram durante seu tempo de tabagismo menos de 80 maços de cigarros por ano e possuíam um estado geral de força, medida pela Força de Preensão Palmar, acima do ideal para sua idade.
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ISSN 2764-2135