Modelagem neuro fuzzy para avaliação de variáveis impactantes em diabetes, hipertensão e obesidade, como subsídio no tema segurança alimentar. - Ribeiro, Vitor Gomes [UNESP] (Universidade Estadual Paulista (Unesp), 2023)
O número de pessoas com Doenças Crônicas Não Transmissíveis - DCNT, no Brasil, tem aumentado muito nos últimos anos e, como efeito, tem ocasionado a maioria das mortes no país. A obesidade, a hipertensão e a diabetes são doenças que figuram como grandes causadoras destas mortes, tendo em comum seus fatores de risco. Este trabalho analisou os fatores de risco das enfermidades obesidade, diabetes e hipertensão, utilizando as estimativas da frequência e da distribuição sociodemográfica da pesquisa Vigitel 2019 das capitais brasileiras e Distrito Federal. Em seguida, realizou-se análise de correlação para determinar os fatores de risco de maiores correlações com as doenças, utilizando software Minitab®, combinando duas variáveis de entrada para obtenção de uma variável saída. Foi usado o software MatiLab® para elaboração de modelo neuro-fuzzy ANFIS (Sistema de Inferência Fuzzy Neuro-Adaptativo), que combina três variáveis de entrada para a obtenção de uma variável saída. O modelo neuro-fuzzy elaborou as melhores combinações das variáveis do Vigitel 2019, objetivando melhorar o enfrentamento das variáveis saída obesidade, hipertensão e diabetes. Os resultados foram três modelos matemáticos com 99% de assertividade, tendo como as variáveis mais significativas o consumo diário de frutas e hortaliças, o excesso de peso, o consumo de alimentos ultraprocessados, a atividade física no tempo livre e a insuficiência de atividade física.

Frequency estimates and socio-demographic distribution from the 2019 Vigitel survey were used to analyze the risk factors for obesity, diabetes and hypertension in Brazilian capitals and the Federal District. Correlation analysis was performed to determine the risk factors with the highest correlations with the diseases using Minitab® software, combining two input variables to obtain an output variable. The MatiLab® software was used to develop a neuro-fuzzy model ANFIS (Neuro-Adaptive Fuzzy Inference System), which combines three input variables to obtain an output variable. The neuro-fuzzy model elaborated the best combinations of the variables “consumption of fruits and vegetables”, “excess weight” and “consumption of ultra-processed foods”, aiming to improve the coping with the obesity output variable. The result was a mathematical model with 99% accuracy, with the most significant variables being the daily consumption of fruits and vegetables, overweight, consumption of ultra-processed foods, physical activity in free time and insufficient physical activity.
Neuro-fuzzy modeling to evaluation of impacting variables in diabetes, hypertension and obesity, to support food security
Keywords: Doenças Crônicas Não Transmissíveis; Lógica fuzzy; Intersetorial