Técnicas de ciência de dados com base de dados de saúde

Abstract

Esse projeto visa analisar uma base de saúde utilizando técnicas de mineração de dados a fim de realizar um estudo a respeito de uma de umas das doenças que recentemente registraram um grande número de casos e foi bem destacada pela mídia. Podendo ser transmitida pelo mesmo mosquito da dengue, o Aedes aegypti, a zika e chikungunya se tornaram uma epidemia no Brasil em 2015. Os dados foram solicitados por meio do sistema eletrônico do serviço de informação ao

cidadão, eSic, do Ministério da Saúde por meio do protocolo 25820007257201805, sendo so- licitados dados referentes aos resultados dos exames laboratoriais as doenças chikungunya

e Zika que são armazenados no sistema Gerenciador de Ambiente Laboratorial (GAL) (gerenciado pela Coordenação Geral de Laboratórios-CGLAB - MS/SVS//DEVIT/CGLAB). A não identificação do paciente foi solicitada no momento da requisição dos dados para que não houvesse exposição. Com quase 600 mil registros, foram obtido dados de pacientes de 2014 a 2018. O que é proposto para o problema é a utilização de técnicas de mineração de dados na base de dados recebida pelo Ministério da Saúde com a proposta de realizar um estudo e extrair conhecimento a partir da base. Um dos objetivos é analisar como se deu a propagação dos vírus pelo pais a fim de exibir a epidemia e as áreas mais críticas, também a criação de um modelo de predição a partir de atributos selecionado da base de dado com o objetivo de prevê se o resultado o exame do paciente. Foram utilizados três algoritmos de classificação para a criação de um modelo de predição dos resultados dos exames e nos dois cenários comparados o algoritmo random forest obteve os melhores resultados.