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Modelos Gráficos de Probabilidade

Código: IM2014_13     Sigla: MGP

Áreas Científicas
Classificação Área Científica
OFICIAL Estatistica

Ocorrência: 2019/2020 - 2S (de 10-02-2020 a 31-07-2020) Ícone do Moodle

Ativa? Sim
Unidade Responsável: Departamento Medicina da Comunidade, Informação e Decisão em Saúde
Curso/CE Responsável: Mestrado em Informática Médica

Ciclos de Estudo/Cursos

Sigla Nº de Estudantes Plano de Estudos Anos Curriculares Créditos UCN Créditos ECTS Horas de Contacto Horas Totais
MIM 3 Plano Oficial (Atualizado Despacho n.º 5137/2020) 1 - 3 27 81

Docência - Responsabilidades

Docente Responsabilidade
Pedro Pereira Rodrigues Regente

Docência - Horas

Teorico-Prática: 1,00
Orientação Tutorial: 0,71
Outras: 0,21
Tipo Docente Turmas Horas
Teorico-Prática Totais 1 1,00
Pedro Pereira Rodrigues 1,00
Orientação Tutorial Totais 1 0,71
Pedro Pereira Rodrigues 0,71
Outras Totais 1 0,21
Pedro Pereira Rodrigues 0,21

Língua de trabalho

Português

Objetivos

Esta unidade curricular pretende dotar os alunos dos conhecimentos e competências que lhes permitam utilizar métodos modernos de resolução probabilística de problemas biomédicos, sendo mais especificamente focadas a teoria e a prática de construção de Redes Bayesianas para exploração de associações entre factores relevantes e outcomes, e a sua aplicação no apoio à decisão clínica

Resultados de aprendizagem e competências


  • Identificar diferentes tipos de incerteza inerentes à prática clínica.

  • Compreender os principais objectivos da inferência Bayesiana para o apoio à decisão clínica.

  • Descrever a teoria das redes Bayesianas, os seus objectivos e as principais características.

  • Observar aplicações clínicas de redes Bayesianas em diferentes áreas e outcomes.

Modo de trabalho

Presencial

Programa


  • Introdução



  • Motivação e exemplos

  • Probabilidade e aplicações médicas

  • Modelos gráficos de probabilidade

  • Introdução às redes Bayesianas



  • Redes Bayesianas

    • Semântica e factorização

    • Fluxo de influência probabilística

    • Independência condicional e Naive Bayes

    • Independência causal

    • Modelos temporais de redes Bayesianas



  • Construção de redes Bayesianas a partir de dados

    • Aprendizagem automática

    • Estimação de parâmetros de redes Bayesianas

    • Aprendizagem da estrutura de redes Bayesianas

    • Aprendizagem com dados incompletos



Bibliografia Obrigatória

Darwiche, A. ; Modeling and Reasoning with Bayesian Networks, Cambridge University Press, 2009
Darwiche, A. ; Bayesian networks, Communications of the ACM, 53(12), 80–90, 2010
Lucas, P. J. F., van der Gaag, L. C., & Abu-Hanna, A. ; Bayesian networks in biomedicine and health-care, Artificial Intelligence in Medicine, 30(3), 201–14., 2004
Lucas, P. ; Bayesian analysis, pattern analysis, and data mining in health care, Current Opinion in Critical Care, 10(5), 399–403., 2004
Koller, D., & Friedman, N. ; Probabilistic Graphical Models - Principles and Techniques, MIT Press., 2009
Cowell, R. G., Dawid, P., Lauritzen, S. L., & Spiegelhalter, D. J. ; Probabilistic Networks and Expert Systems: Exact Computational Methods for Bayesian Networks, Springer, 2007

Métodos de ensino e atividades de aprendizagem

Aulas teórico-práticas (9 horas) com apresentação e discussão de temas, exercícios em grupo e individuais, com utilização de software específico para desenvolvimento de competências.

Tipo de avaliação

Avaliação distribuída com exame final

Componentes de Avaliação

Designação Peso (%)
Exame 20,00
Trabalho laboratorial 80,00
Total: 100,00

Componentes de Ocupação

Designação Tempo (Horas)
Apresentação/discussão de um trabalho científico 13,00
Estudo autónomo 29,00
Frequência das aulas 14,00
Trabalho laboratorial 25,00
Total: 81,00

Obtenção de frequência

Frequência de 75% das ulas

Fórmula de cálculo da classificação final

Avaliação por trabalho prático (80%) e exame final (20%).

 

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