Utilizando modelos de inteligência artificial para tentar avaliar a saúde do feto a partir dos dados obtidos por exames de cardiotocografia.
O que você vai aprender nesta análise:
- Cuidados na Gravidez, o que é Cardiotocografia e Saúde Fetal.
- Algoritmos de classificação supervisionado e variáveis alvo.
- O que é e como funciona o Light Gradient Boosting Machine e o Gradient Boosting Classifier.
- Como usar o Pycaret, uma ferramenta de Auto Machine Learning.
O terceiro Objetivo de Desenvolvimento Sustentável da Agenda de 2030 da ONU prevê “Assegurar uma vida saudável e promover o bem-estar para todas e todos, em todas as idades”. Naturalmente, este objetivo deve incluir os bebês que ainda estão em gestação. No entanto, o Brasil até hoje não possui um método ideal para definir quais óbitos fetais poderiam ter sido evitados com uma maior atuação do Sistema Único de Saúde(SUS) durante a gravidez de suas pacientes.
O objetivo deste projeto é desenvolver um modelo de machine learning para classificar o estado de saúde de fetos em uma maternidade considerando os resultados obtidos pelos exames de cardiotocografia. Este algoritmo poderia ser utilizado como auxílio a médicos do SUS para uma melhor tomada de decisão quanto a saúde das gestantes e de seus bebês.
Links para me acharem:
- Utilizando a Inteligência Artificial para calcular o valor do seguro de vida
- Análise dos Dados da COVID-19
- Análise dos dados do Airbnb de Paris
- Churn Prediction — Como saber quais clientes vão deixar sua empresa.
- Detectando Fraudes em Cartões de Crédito com Inteligência Artificial.
- A Inteligência Artificial e a Segurança Pública