Uma proposta semi-automatizada para o estabelecimento de índices de bem-estar cardíaco

Abstract

Atualmente, as doenças cardiovasculares representam uma das maiores preocupações ao nível da Saúde, por se tratarem de uma das principais causas de morte nos países mais desenvolvidos. Além disso, muitas dessas mortes poderiam ser evitadas pela mudança de comportamentos no quotidiano ou pela toma de medicação preventiva em indivíduos propensos a desenvolverem este tipo de doenças. Deste modo, o principal esforço para a diminuição da sua incidência tem recaído na identificação dos fatores de risco e da sua influência e interação no resultado final, de se vir ou não a desenvolver esta doença. Neste contexto, a presente dissertação aborda a implementação de um sistema capaz de disponibilizar índices de bem-estar cardíaco, facilmente entendíveis, que funcionem como indutores para a adoção de hábitos de vida mais saudáveis, promovendo uma aposta contínua na prevenção deste tipo de doenças. Para a concretização do sistema proposto, construiu-se, numa primeira etapa, um modelo preditivo, recorrendo-se a técnicas de Data Mining, que permitiu definir as contribuições e o relacionamento entre vários fatores de risco no surgimento de doenças cardiovasculares. Os resultados obtidos mostraram que o algoritmo MultiLayer Perceptron foi o que apresentou os melhores valores de acurácia e de sensibilidade (72.3% e 71.2%, respetivamente). Numa segunda fase, foram armazenados dados de utilizadores num sistema de Data Warehousing e calculados os seus índices, tendo-se por base o modelo preditivo selecionado. Além disso, de forma a disponibilizarem-se os resultados de um modo mais intuitivo para os stakeholders, foram criados, numa última etapa, dashboards direcionados para cada um deste tipo de utilizadores. Destes gráficos, retirou-se que o valor do índice global era de -1.73 e que, a nível individual, o seu valor pode ser ponderado em função dos cálculos passados. A nível visual também se demonstrou que os índices fornecem a informação individual, geral e geográfica de uma forma compacta e facilmente percetível. Assim, concluiu-se que o sistema proposto pode funcionar como um sistema de apoio à decisão para os diversos intervenientes da área da Saúde e que um índice por dia e uma procura contínua por um estilo de vida mais saudável podem resultar numa forma eficiente de se manter as doenças cardíacas afastadas.

Nowadays, heart diseases represent one of the major health concerns, as they are one of the leading causes of death in developed countries. In addition, many of these deaths could be prevented by changing daily behaviour or taking preventive medication in individuals more likely to develop this type of diseases. In this way, the main efforts to reduce their incidence have been made in order to identify risk factors and their influence and interaction in the final outcome. In this context, the present dissertation addresses the implementation of a system capable of providing easily understandable cardiac well-being indexes that act as inducers for the adoption of healthier lifestyle habits, promoting a continuous progress in the prevention of this type of diseases. For the implementation of the proposed system, a predictive model was built, in a first step, using Data Mining techniques, which allowed defining the contributions and the relationship between various risk factors in the onset of cardiovascular diseases. The results showed that MultiLayer Perceptron was the best algorithm in terms of accuracy and sensitivity values (72.3% and 71.2%, respectively). In a second phase, users’ data were stored in a Data Warehousing system and their indexes were calculated based on the selected predictive model. Besides that, in order to make the results more easily available to stakeholders, dashboards were created in a last step for each one of this type of users. From these graphs, global index value was found to be -1.73 and that, on an individual basis, this value can be weighted considering past calculations. At the visual level it has also been shown that indexes provide individual, general and geographic information in a compact and easily perceptible manner. Thus, it was concluded that the suggested system can act as a decision support system for the several Health actors and that an index a day can keep heart diseases away.