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O objetivo deste trabalho é estudar as relações entre os principais atributos que exercem influência no diagnóstico e controle do Diabetes Mellitus tipo 2 e gerar uma ferramenta de classificação automática que permita inferir sobre o índice glicêmico, a qual possa servir de auxílio na área médica para predição da doença e tratamento adequado. Os métodos propostos para tal tarefa são baseados na classificação por Árvores de Decisão, sendo esta uma ferramenta muito utilizada em mineração de dados devido a fácil interpretação dos resultados, e na classificação Bayesiana, a qual utiliza o algoritmo BayesRule e é capaz de investigar incertezas probabilísticas no conjunto dedados.Ambas as metodologias extraem regras de classificação linguística, o que permite a comparação dos resultados. Os resultados apresentados são promissores, podendo contribuir para controle e predição do desenvolvimento de pacientes portadores do Diabetes Mellitus tipo 2.

Controle Glicêmico. Diabetes Mellitus. Árvores de Decisão. Redes Bayesianas.