Aprimorando a tomada de decisão em saúde com aprendizado de máquina em problemas de classificação em dados desbalanceados - Deina, Carolina (2024)
Essa tese aborda a classificação de dados desbalanceados na área da saúde, propondo um workflow adequado para lidar com essa complexidade por meio de Machine Learning (ML) supervisionado. Composta por três artigos, a pesquisa apresenta estratégias para lidar com o desbalanceamento, além de explorar a generalização e a interpretabilidade dos algoritmos de ML. Os objetivos são: (i) definir um framework para classificação em bancos de dados desbalanceados; (ii) avaliar a capacidade de generalização dos modelos em situações do mundo real; (iii) propor direções futuras para a interpretabilidade dos resultados visando apoiar decisões médicas. Do ponto de vista prático, a aplicação da tese é validada através de dois estudos de caso: o primeiro identificando pacientes com diabetes com maior risco de hospitalização, otimizando o direcionamento de recursos hospitalares e o segundo sobre estimativas de no-show (não comparecimento) em consultas médicas, com o objetivo de melhorar o serviço prestado aos pacientes.