Detecção de diabetes em pacientes adultos usando inteligência artificial explicável

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Resumo

Diabetes, uma condição crônica em rápida expansão no mundo, exige métodos de diagnóstico que sejam ao mesmo tempo precisos e eficientes. Este estudo apresenta uma abordagem baseada em inteligência artificial, utilizando uma rede neural perceptron multicamada projetada para identificar diabetes com base em múltiplos fatores influentes. A rede foi treinada com um banco de dados, alcançando 82% de precisão e 83% de acurácia. Além disso, o método de inteligência artificial explicável SHAP foi aplicado, revelando a significativa contribuição de parâmetros como idade e hipertensão no processo diagnóstico. Esses resultados destacam a importância da detecção precoce e do tratamento adequado do diabetes, reforçando o potencial da IA como ferramenta de suporte clínico.

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Publicado

2025-05-14

Como Citar

Paiva, B., & Rego, R. C. B. (2025). Detecção de diabetes em pacientes adultos usando inteligência artificial explicável. Anais Do Encontro De Computação Do Oeste Potiguar ECOP/UFERSA (ISSN 2526-7574), 1(8). Recuperado de https://revistacaatinga.com.br/ecop/article/view/14101