O uso de XGBoost para um sistema de apoio à decisão de diagnósticos de doenças respiratórias
Tipo
TCC
Data de publicação
2025-06-18
Periódico
Citações (Scopus)
Autores
Camargo, André Cunha Quintiliano de
Yoon, Mateus
Lima, Pedro Augusto Ferreira
Yoon, Mateus
Lima, Pedro Augusto Ferreira
Orientador
Zerbinatti, Leandro
Título da Revista
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Membros da banca
Programa
Resumo
A lotação nos hospitais tem sido um problema recorrente, sobrecarregando os sistemas de saúde e resultando em longas filas de espera. Este projeto visa otimizar o processo de triagem de pacientes com SRAG, reduzindo o tempo de espera e melhorando a eficiência do atendimento hospitalar. A motivação central é a necessidade de uma triagem mais ágil, permitindo atender um maior número de pacientes e criando uma relação mais eficiente entre paciente e médico. O objetivo é acelerar a triagem, priorizando pacientes com SRAG através de Inteligência Artificial (IA), utilizando Árvores de Decisão para identificar os casos mais urgentes. A metodologia adotada combina a análise de dados clínicos com algoritmos de Árvores de Decisão e técnicas de XGBoost, otimizando a alocação de recursos e reduzindo as esperas. Os resultados indicam que essa abordagem pode diminuir signifi- cativamente o tempo de triagem e proporcionar um atendimento mais rápido e adequado aos pacientes com SRAG, beneficiando tanto pacientes quanto profissionais de saúde.
Hospital overcrowding has been a recurring problem, overburdening healthcare systems and resulting in long waiting queues. This project aims to optimize the triage process for patients with SARS (Severe Acute Respiratory Syndrome), reducing waiting time and improving hospital care effi ciency. The central motivation is the need for more agile triage, allowing for the treatment of a greater number of patients and creating a more effi cient relationship between patient and physician. The objective is to accelerate triage by prioritizing SARS patients through Artifi cial Intelligence (AI), using Decision Trees to identify the most urgent cases. The adopted methodology combines clinical data analysis with Decision Tree algorithms and XGBoost techniques, optimizing resource allocation and reducing waiting times. The results indicate that this approach can signifi cantly decrease triage time and provide faster and more appropriate care to SARS patients, benefi ting both patients and healthcare professionals
Hospital overcrowding has been a recurring problem, overburdening healthcare systems and resulting in long waiting queues. This project aims to optimize the triage process for patients with SARS (Severe Acute Respiratory Syndrome), reducing waiting time and improving hospital care effi ciency. The central motivation is the need for more agile triage, allowing for the treatment of a greater number of patients and creating a more effi cient relationship between patient and physician. The objective is to accelerate triage by prioritizing SARS patients through Artifi cial Intelligence (AI), using Decision Trees to identify the most urgent cases. The adopted methodology combines clinical data analysis with Decision Tree algorithms and XGBoost techniques, optimizing resource allocation and reducing waiting times. The results indicate that this approach can signifi cantly decrease triage time and provide faster and more appropriate care to SARS patients, benefi ting both patients and healthcare professionals
Descrição
Indicado para publicação.
Palavras-chave
triagem hospitalar , SRAG , inteligência artificial , árvores de decisão , XGBoost , otimização de tempo , lotação hospitalar , hospital triage , SARS , artificial intelligence , decision trees , XGBoost , time optimization , hospital overcrowding