Resumo:
O controle e análise de hemometabólitos, como colesterol, ureia e glicose se torna cada vez mais importante para a medicina devido ao aumento do número de pessoas que desenvolvem doenças ligadas às concentrações desses componentes sanguíneos, dessa forma, há a necessidade de se monitorar a concentração desses hemometabólitos. Por este motivo, que neste trabalho está sendo proposto o desenvolvimento de uma rede neural artificial de múltiplas camadas, que utiliza o algoritmo de retropropagação de erro como algoritmo de aprendizagem e que será programada em um circuito eletrônico e instalada em biossensor amperométrico, para determinar a concentração dos hemometabólito analisados. Um simulador de rede neural artificial foi desenvolvido na linguagem de programação Java para a determinação dos hemometabólitos, este simulador, antes de sua utilização, foi comparado com dois simuladores de redes neurais já consagrados, o NETS 3.0 e o MatLab R2008a, e o simulador desenvolvido se mostrou eficiente na sua determinação. Durante a determinação dos hemometabólitos as redes neurais artificiais se mostraram eficientes e adequadas para este objetivo.