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Abstract:
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Este trabalho de conclusão de curso apresenta o desenvolvimento de
um sistema de apoio à decisão clínica para diagnóstico e tratamento
de úlceras vasculares, utilizando lógica fuzzy para lidar com incertezas
e complexidades dos dados médicos. A proposta visa classificar lesões
como arteriais ou venosas, avaliando seu risco em diferentes graus. A
arquitetura do sistema integra frontend, backend e banco de dados. O
sistema foi implementado utilizando um backend em Python, com mó-
dulos de inferência fuzzy, sistema especialista, integração com banco
de dados e geração de prontuário em PDF, e um frontend desenvolvido
na plataforma Bubble.io para interação com profissionais de saúde. O
sistema apresentou uma acurácia de 100% na classificação do tipo de
lesão e 86,7% na estimativa de risco. Testes de usabilidade realizados
com profissionais da saúde mostraram excelente aceitação, com pon-
tuação média SUS de 85,94. Os resultados indicam que a ferramenta
possui potencial para auxiliar a tomada de decisão clínica em cená-
rios onde o acesso a especialistas é limitado, contribuindo para maior
padronização, segurança e agilidade no diagnóstico e tratamento de
úlceras vasculares. |
