| Summary: | Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação. === Made available in DSpace on 2013-03-04T20:44:35Z (GMT). No. of bitstreams: 1
304358.pdf: 1208688 bytes, checksum: 3a4452b1d04e7f10c78e4c3165cb68a7 (MD5) === As técnicas computacionais de modelagem e simulação de sistemas constituem uma ferramenta importante no entendimento da dinâmica de processos complexos, pois são capazes de representar as relações existentes entre os diversos elementos dos sistemas. Em associação com outras técnicas computacionais, como a modelagem fuzzy, os modelos de simulação podem se tornar uma ferramenta ainda mais poderosa, ampliando e aperfeiçoando as formas de representação da realidade. Especificamente na área médica e de saúde, a existência de complexidades e incertezas é notável. Entre os diversos temas abordados nessa área, o processo de envelhecimento e morte, inerente a todos os seres vivos, tem sido foco de estudos há muitos anos. Entretanto, a falta de experimentação e de modelos de simulação relacionados a esse assunto ainda é evidente. Neste contexto, esta dissertação realizou o estudo e a ampliação de um modelo de simulação de envelhecimento e morte existente com o objetivo de aperfeiçoar a representação da realidade de populações consideradas homogêneas quanto a indicadores de risco relacionados a doenças cardiovasculares. O modelo que serviu de base para este trabalho, além de representar a capacidade fisiológica do indivíduo e a geração de eventos de risco no decorrer da vida, trata do impacto causado pelos eventos ocorridos e do processo de recuperação da saúde. A ampliação do modelo consistiu na inclusão de fatores de risco representativos dos hábitos de vida e das condições de saúde da população. Estes fatores indicam a probabilidade do indivíduo que apresenta determinadas características ser acometido ou morrer vítima da causa de morte em avaliação. Os elementos incorporados no modelo são provenientes das tábuas de vida de Harvey Geller, que utilizam características como sexo, idade e indicadores de risco para determinar a ocorrência de algum problema de saúde no decorrer da vida do indivíduo. No caso específico das doenças cardiovasculares, os indicadores de risco utilizados são sístole, diástole, colesterol, diabetes, atividade física, tabagismo e obesidade. Os resultados do modelo ampliado foram validados por meio da reprodução de curvas reais de mortalidade que utilizam dados provenientes do estudo EPIDOSO e da Fundação SEADE do Estado de São Paulo. Os resultados obtidos se mostraram adequados dentro de uma margem de erro considerada aceitável. Com isso, o modelo ampliado pode ser considerado válido tanto para a compreensão da influência dos indicadores de risco ao longo da vida do indivíduo quanto para a avaliação do impacto que mudanças nos indicadores causam na manutenção da saúde e na mortalidade da população. A etapa de validação mostrou que para reproduzir resultados mais condizentes com as realidades estudadas são necessários diversos ajustes nos parâmetros do modelo. O projeto de experimentos realizado indicou que as taxas de envelhecimento e de reserva são os parâmetros cujas variações se mostram mais adequadas à reprodução das curvas de mortalidade estudadas. Diante disso, foi desenvolvido um módulo de inferência fuzzy que possibilita estimar os valores dessas taxas a partir dos indicadores de risco incorporados ao modelo. Os valores dos parâmetros estimados pelo módulo fuzzy se aproximam dos valores utilizados na validação do modelo, mostrando que a modelagem proposta é adequada para fornecer os valores dessas taxas a partir das características da população estudada. A incorporação desse sistema de inferência facilita a utilização do modelo, uma vez que dispensa o conhecimento aprofundado sobre o funcionamento do modelo, ou mesmo sobre a fisiologia humana, por parte do usuário no momento da definição dos parâmetros. === The computational techniques of modeling and simulation systems are an important tool in understanding the dynamics of complex processes. They are capable of representing the relationships between the various elements of the systems. In combination with other computational techniques, such as fuzzy modeling, simulation models can become an even more powerful tool, expanding and improving the ways of representing reality. Specifically in the medical and health knowledge areas, the existence of complexities and uncertainties is remarkable. Among the many topics covered in this area, the process of aging and death, inherent in all living beings, has been the focus of studies for many years. However, the lack of experimentation and simulation models related to this subject is still evident. In this context, this dissertation conducted the study and expansion of an existing simulation model of aging and death in order to improve the representation of the reality of populations considered homogeneous as risk factors related to cardiovascular disease. Besides representing the physiological capacity of the individual and the occurrence of risk events during the life, the base model deals with the impact caused by the events and the process of recovery in health. The expansion of the model was conducted with the inclusion of risk factors representative of the habits of life and health of the population. These factors indicate the likelihood that the individual with certain characteristics being affected or dying due to the cause of death in evaluation. The elements incorporated in the model are derived from life tables of Harvey Geller, that uses characteristics such as gender, age and risk indicators to determine the occurrence of any health problem during the life of the individual. The risk indicators used in the specific case of cardiovascular disease are systolic and diastolic blood pressure, cholesterol, diabetes, physical activity, smoking and obesity. The results of extended model were validated through the reproduction of real curves that used mortality data from EPIDOSO project and SEADE Foundation of the State of São Paulo. The obtained results were considered adequate within an acceptable margin of error. Thus, the expanded model can be considered valid for the understanding of the influence of risk factors over the life of the individual and to assess the impact of changes in risk factors in maintaining health and mortality of the population. The validation step indicated that various adjustments are needed in the model parameters to reproduce results more consistent with the studied realities. The conducted project of experiments indicated that the rate of aging and the rate of reserve are the parameters whose variations are more suitable for reproduction of the mortality curves studied. Therefore, it was developed a fuzzy inference module which allows to estimate the values of these rates from risk indicators incorporated in the model. The parameter values estimated by the fuzzy module are closer to the values used in model validation. It indicates that the proposed model is adequate to provide the values of these rates from the characteristics of the study population. The incorporation of this inference system facilitates the use of the model, since it dispenses the in-depth knowledge on the functioning of the model, or even on the human physiology, by the user when defining the parameters.
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