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Título: Avaliação de sinais de sepse infanto juvenil, com base em ciência de dados
Título(s) alternativo(s): Evaliation of signs of childhood sepsis, based on data science
Autor(es): Vendrametto, Roderlei
Orientador(es): Almeida, Leandro Batista de
Palavras-chave: Visualização da informação
Processamento eletrônico de dados
Hospitais
Decisão estatística
Septicemia
Information visualization
Electronic data processing
Hospitals
Statistical decision
Data do documento: 9-Ago-2021
Editor: Universidade Tecnológica Federal do Paraná
Câmpus: Curitiba
Citação: VENDRAMETTO, Roderlei. Avaliação de sinais de sepse infanto juvenil, com base em ciência de dados. 2021. Trabalho de Conclusão de Curso de Especialização (Ciência de Dados e suas Aplicações) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Curitiba, 2021.
Resumo: Este trabalho apresenta um estudo baseado na tabela de sinais vistais e exames laboratoriais, esta tabela foi definida pelo Instituto Latino Americano da Sepse (ILAS), embasada com centenas de artigos científicos. A partir desta tabela foi criado um algoritmo de alerta, que sinaliza a possibilidade de sepse em pacientes infanto-juvenil, o resultado gerado a partir deste algoritmo, tem baixa acurácia e a proposta é obter de todos os pacientes que em algum momento fizeram parte do alerta, sendo ele positivo ou negativo, colher os sinais estabelecidos pela tabela do ILAS destes pacientes e aplicar ciência de dados, analisando os dados com o algoritmo da árvore de decisão.
Abstract: This work presents a study based on the table of visual signs and laboratory tests, this table was defined by the Latin American Institute of Sepsis (ILAS), based on hundreds of scientific articles. From this table, an alert algorithm was created, which signals the possibility of sepsis in children and adolescents. The result generated from this algorithm has low accuracy and the proposal is to obtain from all patients who at some point were part of the alert, whether it is positive or negative, collect the signals identified by the ILAS table of these patients and data science, analyzing the data with the decision tree algorithm.
URI: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/28035
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