Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2022 |
| Autor(a) principal: |
Souza, Alex Fernandes de [UNIFESP] |
| Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal de São Paulo
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
https://repositorio.unifesp.br/handle/11600/66572
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Resumo: |
A coleta de dados representa um desafio em diversos setores da sociedade. Na pandemia de Covid-19, grandes volumes de dados foram gerados com a finalidade de usá-los em tarefas de aprendizado de máquina (AM) para auxiliar na tomada de decisão. Contudo, a forma como estes dados foram coletados dificulta a elaboração de análises estatísticas e uso em tarefas de diagnóstico e prognóstico. Estas análises demandam conjuntos de dados arrumados, que representam uma forma de conectar a estrutura dos dados à sua semântica. Este estudo propõe um protocolo de coleta de dados a partir do estudo de datasets clínicos disponibilizados no Repositório do COVID19 DataSharing/BR para uso em tarefas de aprendizado de máquina. Foram analisados dados do Laboratório Fleury, que apontam o diagnóstico, e dados do Hospital Sírio-Libanês, que permitem estudar o prognóstico dos casos. Ambos os datasets demandaram um extenso pré-processamento e, em seguida, foram arrumados para que pudessem ser utilizados em tarefas de AM. Entre os problemas observados ao longo das etapas de pré-processamento, destacam-se a falta de padronização, informações redundantes, atributos sem relevância, dados ausentes, entre outros. Após o pré-processamento inicial, ambos os conjuntos foram arrumados de modo que tornassem seu uso eficiente. Na sequência, outras tarefas foram realizadas para tornar os dados utilizáveis, eliminado, por exemplo, a extensa quantidade de valores ausentes. Com os dados arrumados, aplicou-se três técnicas preditivas de AM, sendo estes K-Nearest Neighbor (KNN), Support-Vector Machine e Árvore de decisão. Na tarefa de diagnóstico de Covid-19, a técnica KNN apresentou melhor desempenho com valores de área sob a curva ROC igual a 0.77. Para os dados de prognóstico de Covid-19, os algoritmos KNN e SVM apresentaram os melhores desempenho, ambos com 0.81 da mesma medida. A partir desses resultados, pode-se afirmar que os conjuntos de dados, dentro de uma estrutura arrumada, podem ser utilizados no auxílio ao diagnóstico e prognóstico de Covid-19. Logo, a partir do protocolo de coleta de dados proposto neste estudo, o qual garante a obtenção de dados em formato arrumado, observou-se a redução da necessidade de diversas tarefas de pré-processamento. Assim, o uso dos dados em tarefas de aprendizado de máquina e análises estatísticas é facilitado, potencializando também o manejo eficiente de pacientes e recursos hospitalares. Além disso, este protocolo pode ser utilizado em eventos futuros, facilitando a forma como os dados são coletados e seu uso subsequente |
