Aplicao de modelos Bayesianas no diagnstico das doenas Genticas

O estudo envolveu a interacao entre areas de conhecimento bastante distintas, a saber: informtica, engenharia e gentica, com nfase na metodologia da construcao de um sistema de apoio a tomada de decisao. Teve como objetivo o desenvolvimento de uma ferramenta para o auxilio no diagnstico de anomalias cromossmicas, apresentando como modelo tutorial a Sndrome de Turner. Para isso foram utilizadas tecnicas de classificacao baseadas em arvores de decisao, redes probabilsticas (Naive Bayes, TAN e BAN) e rede neural MLP (do ingles, Multi-Layer Perceptron) com algoritmo de treinamento por retropropagacao de erro. Resultados mostram que a melhor solucao para o domnio do problema foi o modelo Naive Bayes, pois este modelo apresentou maior acuracia. Os modelos arvore de decisao-ID3, TAN e BAN apresentaram solucoes para o dominio do problema sugerido, mas as solucoes nao foram tao satisfatria quanto o Naive Bayes. No entanto, a rede neural nao promoveu solucao satisfatria.