Modelos de Aprendizado de Máquina na Predição de Diabetes Tipo 1 na Gestação usando Dados do Sistema Único de Saúde

  • Jorge R. H. Moreira UFJF
  • Heder S. Bernardino UFJF
  • Helio J. C. Barbosa UFJF / LNCC
  • Alex B. Vieira UFJF

Resumo


A diabetes mellitus pré-existente ou desenvolvida na gestação pode trazer sérios riscos de saúde à gestante e ao bebê, durante todo o ciclo gravídico-puerperal. Nesse sentido, predizer a presença de um dos tipos de diabetes, mesmo antes de seus primeiros sintomas, pode gerar impactos positivos nos sistemas de saúde pública. Este trabalho buscou gerar um modelo de classificação, utilizando dados da produção ambulatorial do Sistema Único de Saúde, que possa predizer a presença de um dos tipos de diabetes (tipo 1), conforme as características e o histórico de acompanhamento da paciente gestante. O classificador proposto é capaz de separar as gestantes no sistema de saúde conforme a predisposição à doença, possibilitando gerar um alerta ao sistema, e com isso, direcionar a atenção ao acompanhamento da gestante no âmbito dessa condição de saúde. Os resultados obtidos foram relevantes, apresentando sensibilidade e precisão superiores a 90%. Assim, acredita-se que o modelo proposto pode ser mais um recurso para aprimoramento do sistema.

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Publicado
15/06/2021
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MOREIRA, Jorge R. H.; BERNARDINO, Heder S.; BARBOSA, Helio J. C.; VIEIRA, Alex B.. Modelos de Aprendizado de Máquina na Predição de Diabetes Tipo 1 na Gestação usando Dados do Sistema Único de Saúde. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE COMPUTAÇÃO APLICADA À SAÚDE (SBCAS), 21. , 2021, Evento Online. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2021 . p. 392-403. ISSN 2763-8952. DOI: https://doi.org/10.5753/sbcas.2021.16082.

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