Health-PRIOR: An intelligent recommender system architecture for Case prioritization in healthcare - Braz, Felipe Neves (2020)
Cidades inteligentes oferecem um ambiente de fluxo de dados e de monitoramento constante visando o bem-estar da população. Quando aplicados `a saúde melhoram a qualidade de vida das pessoas possibilitando, por exemplo, a predição de doenças e acompanhamento de tratamentos. A priorização de casos em centros m´médicos ´e de grande importância, tanto para a saúde dos pacientes quanto para o dia-a-dia dos profissionais da ´área. Sistemas de recomendação são uma alternativa para integrar automaticamente os dados gerados nesses ambientes `a modelos preditivos e recomendar ações, conteúdos ou serviços que possam beneficiar pacientes em seu contexto. O objetivo desse trabalho de pesquisa ´e auxiliar pacientes e m´médicos no diagnóstico precoce de doenças ou na detecção do agravamento de casos pós-operatórios através de um monitoramento constante. Visando atingir esse objetivo, esse trabalho propõe uma arquitetura para sistemas de recomendação aplicada `a saúde, na qual ´e capaz de priorizar casos m´médicos emergenciais. A arquitetura traz uma abordagem conjunta para predição, onde permite a adoção de m´múltiplos algoritmos de aprendizagem de m´máquina. A metodologia para a realização do trabalho se desenvolveu em três passos: (I) realização de um mapeamento sistemático, buscando identificar as lacunas presentes no estado da arte no contexto de sistemas de recomendação para saúde; (II) construção e desenvolvimento da arquitetura; (III) avaliação por meio de estudos de caso, visando avaliar partes específicas da proposta, sua completude e aderência em contextos m´médicos. Sua adoção ´e justificada uma vez que os dados produzidos por dispositivos inteligentes são precisos e confiáveis para contextos preditivos e de tomada de decisão. Os resultados obtidos em cada estudo de caso mostraram a viabilidade da proposta, onde, para conjuntos de dados acurados e com pouco ruído ou valores faltantes, as predições se apresentam promissoras e aderentes ao contexto de aplicação.