SISTEMA DE IDENTIFICAÇÃO ANÁLISE E PREVISÃO PARA DIAGNÓSTICO ANTECIPADO DE DOENÇAS

📊 Mining Health: Inteligência Artificial para Diagnóstico Precoce de Doenças

Resumo: Este trabalho apresenta o desenvolvimento da plataforma Mining Health, um sistema de mineração de dados para prever e diagnosticar doenças precocemente, utilizando análise exploratória e explicativa de dados. A plataforma foi desenvolvida utilizando dados abertos do Ministério da Saúde e técnicas de estatística descritiva e inferencial com Python, oferecendo benefícios cruciais na área da saúde suplementar.

🔍 Introdução

A pandemia de COVID-19 impactou significativamente a cadeia de produção brasileira, sendo a saúde suplementar uma das áreas mais afetadas. Com a retomada dos procedimentos médicos adiados, observou-se um aumento expressivo nas internações, tratamentos e exames. O Instituto de Estudos de Saúde Suplementar (IESS) relatou um aumento de 157% nos gastos com saúde no Brasil até 2030.

Neste contexto, a plataforma Mining Health surge como uma solução tecnológica para operadoras de saúde, utilizando técnicas de mineração de dados e inteligência artificial para classificar pacientes com maior risco de desenvolver casos graves de COVID-19 ou doenças crônicas. O sistema aprimora a capacidade de oferecer cuidados preventivos e personalizados, contribuindo significativamente para a redução de custos no sistema de saúde.

💻 Metodologia e Desenvolvimento

O desenvolvimento da plataforma utilizou dados abertos disponibilizados pelo Ministério da Saúde através do Departamento de Informática do Sistema Único de Saúde (DATASUS). Foram empregadas técnicas de estatística descritiva e inferencial, além de bibliotecas poderosas para análises e visualizações de dados através da linguagem de programação Python.

O processo incluiu:

• Seleção e importação de dados brutos do Sistema de Informação sobre Mortalidade (SIM)
• Pré-processamento e normalização dos dados
• Análise exploratória dos dados
• Desenvolvimento de gráficos e histogramas
• Teste e validação de algoritmos de classificação

📈 Principais Resultados

A análise dos dados de óbitos por COVID-19 no Brasil em 2021 revelou:

• 424.430 óbitos registrados (ano mais letal da pandemia)
• Média de idade dos óbitos: 64 anos
• 55,6% dos óbitos no sexo masculino e 44,4% no feminino
• Maior incidência entre indivíduos da raça branca (57%)
• Maior parte dos óbitos ocorreu em hospitais

🤖 Algoritmos e Inteligência Artificial

Foram testados diversos algoritmos de classificação, incluindo:

• SMO: Acurácia de 82,93%
• NaiveBayes: Acurácia de 80,81%
• Árvore de decisão J48: Melhor desempenho com acurácia de 83,15%

O algoritmo de árvore de decisão mostrou-se mais eficaz para classificar pacientes com maior risco de desenvolver casos graves de COVID-19 ou doenças crônicas.

💡 Benefícios e Aplicações

A plataforma Mining Health oferece diversos benefícios para operadoras de saúde:

• Identificação precoce de pacientes em grupos de risco
• Redução de custos assistenciais
• Oferta de cuidados preventivos e personalizados
• Melhoria na tomada de decisão estratégica
• Alinhamento com as diretrizes da Agência Nacional de Saúde Suplementar (ANS)

🚀 Próximos Passos

O desenvolvimento da plataforma continua com:

• Testes adicionais de algoritmos em Python
• Desenvolvimento da aplicação via framework Flask
• Criação de camada de dados integrada com PostgreSQL
• Integração entre back-end e front-end
• Desenvolvimento de versão mobile

🌐 Como a Chemteq Solutions Pode Apoiar Projetos em Saúde Digital

Assim como o Mining Health utiliza análise de dados para transformar a saúde suplementar, a Chemteq Solutions oferece soluções para organizações que desejam:

• Implementar sistemas preditivos para gestão em saúde
• Analisar grandes volumes de dados clínicos e epidemiológicos
• Desenvolver algoritmos personalizados para diagnósticos precoces
• Criar painéis estratégicos para tomada de decisão em saúde
• Garantir conformidade com a LGPD em projetos de saúde digital

Na era da transformação digital na saúde, contar com ferramentas analíticas robustas é essencial para melhorar a qualidade dos serviços e reduzir custos. A Chemteq Solutions oferece a expertise necessária para transformar dados em insights valiosos para a saúde populacional.

🔍 Conheça nossas soluções: https://chemteqsolutions.com/nossos-servicos

🔗 Referência: LIRA, Krisna de Aquino. Mining Health – Sistema de identificação análise e previsão para diagnóstico antecipado de doenças. UFRN, 2024.

Fonte: https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/58319