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ORCID:  http://orcid.org/0000-0001-6293-1351
Document type: Trabalho de Conclusão de Curso
Access type: Acesso Aberto
Title: Redes bayesianas para previsão de doadores de sangue
Author: Romani, Cristina Zayra de Nobrega
First Advisor: Santos, Fernanda Maria da Cunha
First member of the Committee: Tuma, Carlos Cesar Mansur
Second member of the Committee: Couto, Leandro Nogueira
Summary: Os hemocentros são entidades responsáveis por administrar bancos de sangue para transfusões. Em diversas situações, o hemocentro necessita prever doadores de sangue regulares para garantir o estoque e a rotatividade exigida pelos Hospitais. Diante disso, este trabalho apresenta uma solução baseada no aprendizado de máquina utilizando o modelo probabilístico das Redes Bayesianas para predição de doadores regulares. Os classificadores empregados são o Naive Bayes e o Tree Augmented Naive Bayes (TAN). A base de dados analisada foi "Conjunto de dados do Centro de Serviços de Transfusão de Sangue", retirada do repositório UCI Machine Learning Repository. Em primeiro instante aplicou-se as medidas de associação, risco relativo e odds ratio, para encontrar as variáveis que afetam na escolha do doador regular. A base possui classes desbalanceadas sendo necessário aplicar as técnicas SMOTE e k-fold estratificado para neutralizar o problema. Para avaliar os modelos empregados utilizou-se as métricas acurácia, precisão e sensibilidade. Os resultados encontrados demonstraram que o TAN possui maiores taxas de acerto para encontrar um doador de sangue regular. Porém, não foi possível obter melhores resultados devido ao desbalanceamento da base de dados.
Keywords: Doação de sangue
Rede Bayesiana
Modelo probabilístico
Aprendizado de máquina
Area (s) of CNPq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
Language: por
Country: Brasil
Publisher: Universidade Federal de Uberlândia
Quote: ROMANI, Cristina Zayra de Nobrega Romani. Redes bayesianas para previsão de doadores de sangue. 2021. 37 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Sistemas de Informação) – Universidade Federal de Uberlândia, Monte Carmelo, 2021.
URI: https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/32652
Date of defense: 3-Aug-2021
Appears in Collections:TCC - Sistemas de Informação (Monte Carmelo)

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