Predição de fidelização de doadores de sangue utilizando algoritmos de classificação
Abstract
Blood donation is an altruism act capable of save many lives. Lack of blood is a society recurrent problem, and seems to have gotten bigger with COVID-19 pandemic. Health institutions usually promote campaigns that target to grow donors recruitment. Actions like this is important to maintain levels in line with populational demand. This work presents the use of machine learning techniques to predict loyalty blood donor. Itís a work in progress with promising preliminary results and itís possible that will help in a blood donor recruitment and loyalty.References
Alajrami, E. et al. (2019). “Blood donation prediction using artificial neural network”. In: International Journal of Academic Engineering Research (IJAER), v. 3, n. 10, p. 1-7.
Bruce, P. and Bruce, A. (2019) “Estatística Prática Para Cientistas de Dados - 50 Conceitos Essenciais”. Alta Books.
Ministério da Saúde. (2020) “Apresentação - Seja Solidário, Doe Sangue”, Disponível em: [link]. Acesso em 02 mar de 2022.
Prokhorenkova, L. et al (2018) “CatBoost: unbiased boosting with categorical features”, In: Advances in Neural Information Processing Systems, Edited by S. Bengio and H. Wallach and H. Larochelle and K. Grauman and N. Cesa-Bianchi and R. Garnett, v. 31, Curran Associates, Inc.
Refaeilzadeh P. and Tang L. and Liu H. (2009) Cross-Validation. In: LIU L., ÖZSU M.T. (eds) Encyclopedia of Database Systems. Springer, Boston, MA. https://doi.org/10.1007/978-0-387-39940-9_565.
Silva, D.H. et al. (2021) “Perfil dos doadores novos de sangue do hemocentro de Ribeirão Preto/SP”, In: Hematology, Transfusion and Cell Therapy, v. 43, n. 1, p. S352, Editora Elsevier.
Silva, F. H. da (2018), “Estudo e desenvolvimento de métodos para predição de doadores de sangue”, Universidade Federal de Goiás.
Bruce, P. and Bruce, A. (2019) “Estatística Prática Para Cientistas de Dados - 50 Conceitos Essenciais”. Alta Books.
Ministério da Saúde. (2020) “Apresentação - Seja Solidário, Doe Sangue”, Disponível em: [link]. Acesso em 02 mar de 2022.
Prokhorenkova, L. et al (2018) “CatBoost: unbiased boosting with categorical features”, In: Advances in Neural Information Processing Systems, Edited by S. Bengio and H. Wallach and H. Larochelle and K. Grauman and N. Cesa-Bianchi and R. Garnett, v. 31, Curran Associates, Inc.
Refaeilzadeh P. and Tang L. and Liu H. (2009) Cross-Validation. In: LIU L., ÖZSU M.T. (eds) Encyclopedia of Database Systems. Springer, Boston, MA. https://doi.org/10.1007/978-0-387-39940-9_565.
Silva, D.H. et al. (2021) “Perfil dos doadores novos de sangue do hemocentro de Ribeirão Preto/SP”, In: Hematology, Transfusion and Cell Therapy, v. 43, n. 1, p. S352, Editora Elsevier.
Silva, F. H. da (2018), “Estudo e desenvolvimento de métodos para predição de doadores de sangue”, Universidade Federal de Goiás.
Published
2022-06-07
How to Cite
H. FILHO, Fernando Wagner B.; LEAL, Bruno de C.; FERNANDES, Ana G. de Almeida; CAMPELO, Poliana L. dos Santos; VINUTO, Tiago da S.; PEDROSA, Nathália L..
Predição de fidelização de doadores de sangue utilizando algoritmos de classificação. In: WORK IN PROGRESS - BRAZILIAN SYMPOSIUM ON COMPUTING APPLIED TO HEALTHCARE (SBCAS), 22. , 2022, Teresina/PI.
Anais [...].
Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação,
2022
.
p. 110-115.
ISSN 2763-8987.
DOI: https://doi.org/10.5753/sbcas_estendido.2022.222561.
