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No atual contexto de pandemia os hospitais encontram-se sobre elevada pressão devido à elevada afluência de infetados pelo coronavírus SARS-CoV-2. Por outro lado, nem todos os hospitais dispõem dos mesmos níveis de prestação de cuidados médicos. Por exemplo, hospitais sem cuidados intermédios necessitam decidir, na admissão, se o paciente com covid-19 pode ir para um internamento geral ou se o seu estado irá piorar e consequentemente necessitará de um internamento com cuidados intensivo.
Será possível prever a evolução do estado de saúde  do paciente covid-19 na admissão hospitalar?
Que variáveis clínicas podem prever a necessidade de ventilação assistida ou óbito de um paciente covid-19?

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para o problema e desafio definidos que bons exemplos existem por esse mundo fora que me posso inspirar!

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para o problema e desafio definidos que bons exemplos existem por esse mundo fora que me posso inspirar!

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Exemplo:
Durante a pandemia do novo coronavírus, a companhia americana SAS, uma das pioneiras do setor de ciência de dados, forneceu tecnologia de predição de dados ao governo dos Estados Unidos para estimar a quantidade de leitos de hospitais e de UTIs que seriam necessários. Além disso, a ciência de dados também permitiu a criação de um painel que centraliza informações estruturadas, organizadas em uma planilha, por exemplo, e não estruturadas, como aquelas que são publicadas em redes sociais ou na web como um todo.

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definição de um âmbito de aplicação de um projeto de datascience!

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definição de um âmbito de aplicação de um projeto de datascience!

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com recolha e análise de alguns dados em concreto?

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com recolha e análise de alguns dados em concreto?

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https://www.kaggle.com/

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Edição de uma publicação em Data Science

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Edição de uma publicação em Data Science

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formação
outra informação...

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Prognosticar ventilação assistida ou óbito em doentes COVID-19 à admissão hospitalar.

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Modelos preditivos em saúde: doentes COVID-19.

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Efetuar revisão sistemática da literatura na PubMed, google académico sobre o COVID-19.

Fontes de dados:
Base de dados hospitalares.

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explorar exemplos de aplicação (classificação, clustering, regressão??)

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explorar exemplos de aplicação (classificação, clustering, regressão??)

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Sérgio Marques - Biólogo
Adela Iutis - Enfermeira

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Ferramentas /Técnicas:
No desenvolvimento deste trabalho iremos fazer uso das seguintes ferramentas informáticas de armazenamento, organização, tratamento e análise de dados:

Microsoft Excel – servirá como base de dados para armazenar e organizar os dados recolhidos.

Programas R e RStudio – Estes constituem o programa estatístico base e uma interface para proceder à análise e tratamento dos dados.

PRÉ-PROCESSAMENTO DE DADOS
Limpeza e preparação dos dados:

Eliminação de outliers

Imputação de dados

Transformação de dados:

Construção de variável resposta composta

Estatística descritiva:

Medidas de tendência central

Medidas de dispersão

Inferência estatística:

Teste Qui-quadrado

Teste Mann Whitney

Análise da regressão:

Regressão logística

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Modelo preditivo de ventilação assistida ou óbito em doentes COVID-19.

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A ciência de dados tem aplicações em varias áreas, por exemplo:
Ciência,
Ciências sociais,
Saúde,
Educação,
Justiça,
Entretenimento,
Finanças e seguros,
Mobilidade,
Sociedade civil,
Turismo.

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1. Zhao N, Charland K, Carabali M, Nsoesie EO, Maheu-Giroux M, Rees E, et al. (2020) Machine learning and dengue forecasting: Comparing random forests and artificial neural networks for predicting dengue burden at national and sub-national scales in Colombia. PLoS Negl Trop Dis 14(9): e0008056.

2. Vasquez P, Loria A, Sanchez F, Barboza LA, Climate-driven statistical models as effective predictors of local dengue incidence in Costa Rica: A generalized additive model and random forest approach. arXiv 2019; 1907.13095.

3. Olmoguez ILG, Catindig MAC, Amongos MFL, Lazan AF, Developing a dengue forecasting model: A case study in Iligan city. International Journal of Advanced Computer Science and Applications 2019; 10(9):281–286. Hospitais sem cuidados intermédios necessitam decidir na admissão se o doente covid vai para internamento geral ou para cuidados intensivos.

4. Amei M, Nisnevich A, Wetchler E, Sudat S, Liu E (2017) Predicting all-cause risk of 30-day hospital readmission using artificial neural networks. PLoS ONE 12(7): e0181173.Modelos preditivos podem ser usados e uteis no apoio à decisão clínica