LILACS – Literatura Latinoamericana y del Caribe de Ciencias de la Salud

Tecnologia e economia para conservação do verde urbano: proposta de uso de índices de vegetação e IA como indicadores para créditos voluntários de biodiversidade urbana

Lemes, Ana Júlia Fonseca da Luz Giacometti.

A proteção de áreas verdes urbanas enfrenta desafios complexos, especialmente quando comparada a emergências sociais como saúde, moradia e educação. No entanto, mecanismos econômicos como os Créditos Voluntários de Biodiversidade (CVB) emergem como soluções viáveis e sustentáveis para a man...

Biodiversidad, Aprendizaje Automático Supervisado, Áreas Verdes, Inteligencia Artificial, Sistemas de Información Geográfica

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Artificial intelligence in the diagnosis of cardiovascular disease

Zeron, Rubens Moura Campos; Serrano Junior, Carlos Vicente.

Rev. Assoc. Med. Bras. (1992, Impr.); 65 (12), 2019

SUMMARY Artificial intelligence (AI) is a field of computer science that aims to mimic human thought processes. AI techniques have been applied in cardiovascular medicine to explore novel genotypes and phenotypes in existing diseases, improve the quality of patient care, enabling cost-effectiveness, and ...

Algoritmos, Inteligencia Artificial/tendencias, Macrodatos, Enfermedades Cardiovasculares/diagnóstico, Medicina de Precisión/tendencias, Aprendizaje Automático Supervisado/tendencias, Aprendizaje Automático no Supervisado

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The acute hypotensive effect of resistance training performed with machines vs free weights in normotensive men

Silva, Bruno V. C. da; Simim, Mário A. M; Viegas, Lorena Carolina Reis; Brígido, Thaís Soares; da Silva, Ronaldo Ângelo Dias; Oranchuk, Dustin J; Mota, Gustavo Ribeiro da.

Motriz (Online); 24 (2), 2018

Abstract AIMS To analyze if different resistance training (machine vs free weight) would have different acute hypotensive effect in active and normotensive individuals. METHODS Fifteen male volunteers (39.2±2.5 years) performed two different resistance exercise protocols, one on machinery and one with...

Presión Sanguínea, Entrenamiento de Fuerza, Aprendizaje Automático Supervisado, Antropometría/instrumentación, Estadísticas no Paramétricas

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Comparison of machine-learning algorithms to build a predictive model for detecting undiagnosed diabetes - ELSA-Brasil: accuracy study

Olivera, André Rodrigues; Roesler, Valter; Iochpe, Cirano; Schmidt, Maria Inês; Vigo, Álvaro; Barreto, Sandhi Maria; Duncan, Bruce Bartholow.

Säo Paulo med. j; 135 (3), 2017

ABSTRACT CONTEXT AND OBJECTIVE: Type 2 diabetes is a chronic disease associated with a wide range of serious health complications that have a major impact on overall health. The aims here were to develop and validate predictive models for detecting undiagnosed diabetes using data from the Longitudinal ...

Algoritmos, Teorema de Bayes, Brasil, Simulación por Computador/normas, Diabetes Mellitus Tipo 2/diagnóstico, Estudios de Factibilidad, Modelos Logísticos, Redes Neurales de la Computación, Reproducibilidad de los Resultados, Sensibilidad y Especificidad, Aprendizaje Automático Supervisado/normas

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