Aprendizado de máquina para auxílio no diagnóstico doença pulmonar obstrutiva crônica
DOI:
https://doi.org/10.59681/2175-4411.v16.iEspecial.2024.1249Palavras-chave:
Doença pulmonar obstrutiva crônica, Mineração de dados, Descoberta de conhecimentoResumo
Objetivo: identificar fatores de risco para a doença pulmonar obstrutiva crônica na população brasileira. Método: por meio de um processo para descoberta de conhecimento, e modelos de aprendizado de máquina, identificar fatores de risco para a doença na população brasileira, baseado na Pesquisa Nacional em Saúde 2019. Resultados: o melhor modelo de aprendizado foi alcançado com o algoritmo Floresta Aleatória apresentando uma medida F1 de 75% para o conjunto de teste. Conclusões: a partir da análise do nível de importância dos principais fatores como asma, idade de risco, fumo anterior, índice de massa corpórea, risco domiciliar, dentre outros, destacaram-se os quatro primeiros como principais fatores de risco.
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