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Navegando por Autor "Santos, Daniel Ramos Correia dos"

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    Detecção de doença cardiovascular ou diabetes utilizando machine learning
    (2024-03-07) Santos, Daniel Ramos Correia dos; Albuquerque Júnior, Gabriel Alves de; http://lattes.cnpq.br/1399502815770584
    Doenças cardiovasculares e diabetes representam desafios significativos para a saúde pública, demandando abordagens eficazes de diagnóstico e prevenção. Este trabalho propõe uma abordagem baseada em modelos de machine learning para oferecer suporte a esses processos. A partir de uma base de dados da pesquisa nacional de saúde do IBGE, o estudo investigou como diferentes variáveis afetam a detecção dessas doenças. Utilizando algoritmos como Random Forest, XGBoost e SVM, foram desenvolvidos modelos preditivos. Os resultados demonstraram uma acurácia de 71.96% para o algoritmo Random Forest na classificação de pacientes com doenças cardiovasculares e 72.26% na classificação de pacientes com diabetes. Também foi realizada através do método SHAP, análise das variáveis mais influentes, que revelaram alguns insights sobre os dados.
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