Projeto final Predição de abandono de tratamento da tuberculose, do curso Bootcamp Machine Learning, turma 1/21.16 páginasAnálise e Ciência de DadosSaúd

Aloise, André

Aveleda, Albino

Castro, Daniel

Undetermined

Repositório Institucional da ENAP

Predição de abandono de tratamento da TuberculoseDaniel Castro, Albino Aveleda, Andre AloiseBootcamp Machine Learning – Turma 1/21Descrição do Problema e da Solução• O Brasil é um dos países prioritários para controle da Tuberculose • O Amazonas apresenta uma das maiores incidências entre as UFs15 a 20%Abandono do tratamentoRecidiva da doençaFormas resistentesÓbitohttps://creativemarket.com/eucalypCuraConclusão do tratamentoDiagnosticado com TBDescrição do Problema e da Solução• O Brasil é um dos países prioritários para controle da Tuberculose • O Amazonas apresenta uma das maiores incidências entre as UFs15 a 20%Abandono do tratamentoRecidiva da doençaFormas resistentesÓbitohttps://creativemarket.com/eucalypCuraConclusão do tratamentoDiagnosticado com TBtratamento observadoCuraConclusão do tratamentoFonte de Dados e Variáveis• Sistema de informação da Tuberculose no Amazonas, 2007 a 2020• Dimensão do dataset original:  (63271, 160)Variáveis independentes:• Gênero (Masculino, Feminino, Indefinido)• Idade (anos)• Gestante (sim, não)• Raça/cor (Amarela, Branca, Parda, Preta, Indígena)• Escolaridade (Sem estudo, fundamental, médio, superior)• Portador HIV (sim, não)• Aids (sim, não)• Etilista (sim, não)• Diabetes (sim, não)• Neuropatologia (sim, não)• Drogas (sim, não)• Fumante (sim, não)• Forma (pulmonar, extrapulmonar)• Comorbidade (sim, não)• Município• Bairro• CEPVariável dependente:• Abandono (Sim, Não)Modelo de ClassificaçãoResumo da Análise de Dados• Redução das variáveisindependentes• 160 -> 18• Campos não preenchidos• + 160.000• CEP 48.58%• Bairro 43.80%• Target 4.26%• CEP• Considerado até o subsetor• Desbalanceamento do target• Cura 84.29%• Abandono 15.71%Modelos Utilizados• Logistic Regression• K Nearest Neighbor (Knn)• Decision Tree Classifier• Random Forest• Support Vector Machine (SVM)• Extreme Gradient Boosting (XGBoost)• Gaussian Naive BayesResultados intermediáriosRegressão Logistica - Acurácia: 84.29% SVM - Acurácia: 54.76%Técnicas Utilizadas• Ensemble• Grid Search• Cross Validation• Encoder• Normalization• Feature importances• Metrics• Accuracy, Precision, Recall, F1, ROC AUC• Imbalanced• Under, Over, SMOTEResultados alcançadosRandom Forest XGBoostFeature importances (RandomForest e XGBoost)DtreeVizDtreeViz (Zoom)Conclusão – “Pipeline”UndersamplingTodos os dadosPré-processamentoGrid Search(EmbaraçosamenteParalelo)TreinamentoVoting ClassifierEnsembleMelhor resultadoRandom ForestAccuracy Score 67.60%Precision Score 78.16%Recall Score 67.60%F1 Score 70.89%ROC AUC 65.56%• class_weight• Bug no VotingClassifierConsiderações finaisNecessidade de melhoria da qualidade dos registros (CEP, bairro, município)Utilizando o modelo atual: - 56% pacientes não precisarão de TDO e não abandonarão - 62% de abandono não ocorrerá, pois estarão no TDO10.503 observaçõesPróximos passos: - relacionamento com outras bases para completar os dados de localização da residência- possibilidade de incluir novas variáveis independentes - implementar como ferramenta que auxilia na seleção dos pacientes que receberão Tratamento Diretamente ObservadoVerificaabandonoTB

Predição de abandono de tratamento da tuberculose

http://repositorio.enap.gov.br/jspui/bitstream/1/6771/1/Predi%c3%a7%c3%a3o%20de%20abandono%20de%20tratamento%20da%20tuberculose.pdf

Predição de abandono de tratamento da tuberculose

Abstract

Similar works

Full text

Available Versions

Repositório Institucional da ENAP