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Defesa de Mestrado – Leonardo Zanini Ferreira
por Computação UFPel, 167 dias atrás

Título: Predição de dados em inquéritos populacionais utilizando técnicas de aprendizado de máquina

Autor: LEONARDO ZANINI FERREIRA

Orientação:

  • Ricardo Matsumura Araujo, Orientador (PPGC-UFPel)
  • Ana Marilza Pernas, Co-orientadora (PPGC-UFPel)

Banca Examinadora:

  • Adenauer Corrêa Yamin (PPGC-UFPel)
  • Tiago Primo

Data: 6 de Fevereiro de 2018

Hora: 10:00

Local: Sala 415

Resumo:
O monitoramento do desenvolvimento dos indicadores de saúde e nutrição dos países depende de dados precisos e completos. Países de baixa e média renda dependem de inquéritos populacionais para tomada de decisões, já que seus sistemas de informação ainda são precários. Estes indicadores são desfechos de saúde que indicam a situação de uma intervenção, comportamento ou cuidado de saúde materno-infantil. Apesar de serem ótimas fontes de informação, os inquéritos populacionais também possuem informações incompletas que podem inviabilizar a construção destes indicadores de forma padronizada. O aprendizado de máquina surge como uma alternativa para completar estas lacunas existentes nos inquéritos com base em características sociodemográficas e preditores relacionados. Este trabalho avalia o desempenho das técnicas de aprendizado de máquina na realização desta tarefa, observando o comportamento de dois desfechos de saúde em quatro amostras diferentes. Os resultados apontam que existe uma grande variação no desempenho de acordo com o desfecho selecionado. A disponibilidade dos mesmos indicadores como preditores também é um desafio enfrentado. O desempenho dos classificadores teve pouca variação entre as técnicas de aprendizado de máquina estudadas, o que sugere que a natureza dos dados é um fator determinante neste tipo de aplicação. Contudo, o primeiro desfecho apresentou resultados aceitáveis para uma aplicação prática, enquanto o segundo desfecho atingiu estimativas inferiores ao que especialistas consideram como um desempenho razoável.

CDTec UFPel
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