❤️ Previsão Deterioração - é uma aplicação que utliza aprendizado de máquina para predizer a partir de dados de exames se um paciente vai melhorar ou ir a óbito.
O algoritmo considerado foi o XGBoost por ter obtido o melhor desempenho. As seguintes variáveis foram levadas em consideração para o treinamento do modelo.
- idade
- setor
- temperatura
- frequência respiratória
- pressão arterial sistólica
- pressão arterial diastólica
- pressão arterial média
- saturação da oxigenação
Dois modelos foram treinados considerando:
- Todos os dados informados
- Ignorando a informação de setor
Foi realizada uma análise exploratória dos dados e um notebook detalhado encontra-se disponível em notebooks. Ao final foi desenvolvida uma API para entrega do modelo e uma aplicação web que permite entender quais variáveis são consideradas mais importantes na predição.
As seguintes ferramentas foram usadas na aplicação:
- XGBoost - algoritmo para classificação
- Streamlit - para demonstração visual da predição
- FastAPI - para entrega do modelo através de uma API
Esse projeto se encontra dividido em duas partes:
- API - https://api-deterioracao.herokuapp.com/docs
- WebAPP - https://share.streamlit.io/abcp4/sepse_app/main/app.py
Antes de começar, é necessário ter instalado Git, Docker e docker-compose. Caso opte por executar as aplicações separadamente, acesse a pasta api e webapp e siga as instruções dos READMEs de cada.
# clone este repositório
$ git clone https://github.com/abcp4/docker-deterioracao.git
# acesse a pasta do projeto
$ cd docker-deterioracao
# execute o docker-compose
$ docker-compose up --build
# A aplicação iniciará na porta:8501 - disponível em http://0.0.0.0:8501A documentação da API estará disponível em http://0.0.0.0:8000/docs