Uma proposta de classificação Fuzzy para avaliação e controle do Diabetes Mellitus tipo 2

O Diabetes Mellitus e uma doenca cronica muito comum que vem crescendo a cada ano, podendo ser considerada um dos maiores desafios de problemas de saude deste seculo. De acordo com dados publicados nas Diretrizes da Sociedade Brasileira de Diabetes 2015-2016, e provavel que a populacao mundial com diabetes alcance 471 milhoes ate 2035 [2].O Diabetes, se nao diagnosticado e tratado a tempo, pode trazer inumeras complicacoes aos pacientes, como aumento do risco de doencas cardiacas e acidente vascular cerebral,podendo evoluir a obito. Muitas destas complicacoes poderiam ser evitadas com conhecimento do controle glicemico e com mudancas no habito de vida dos pacientes [1]. Em vista disso, o objetivo deste trabalho e estudar o perfil clinico de pacientes portadores de Diabetes Mellitus tipo 2 de tal forma que seja possivel inferir sobre o indice glicemico de novos pacientes. Para isto, sao utilizados os dados apresentados em [1], os quais referem-se a uma pesquisa clinica com delineamento de coorte prospectivo do tipo anterior-posterior com duracao de 12 meses, dividido em tres avaliacoes: inicial, apos 6 meses e apos 12 meses. Os dados foram coletados a partir de 77 pacientes divididos em grupos de intervencao (Grupo 1) e de controle (Grupo 2). A intervencao e baseada no uso do metodo de gerenciamento de caso de enfermagem, com atendimento multiprofissional, acoes educativas em grupos, cuidado domiciliar e abordagem telefonica [1]. As variaveis analisadas consideram dados sociodemograficos, clinicos, habitos de vida, controle glicemico e fatores de risco para complicacoes cronicas [1]. Por meio da correlacao dos dados coletados dos pacientes em estudo, juntamente com o autor de [1], foram definidas as variaveis de entrada que exercem maior influencia na variacao dos indicadores do Diabetes Mellitus tipo 2, sendo elas: idade, nivel de triglicerides, tempo de evolucao do diagnostico da doenca, indice de massa corporal e circunferencia abdominal. Desta forma, foram desenvolvidos 2 sistemas de classificacao fuzzy, um para o Grupo 1 e outro para o Grupo 2. As funcoes de pertinencia das 5 variaveis de entrada sao formuladas por meio do treinamento