Avaliação de modelos preditivos de aprendizado de máquina como suporte na tomada de decisão gerencial: a predição de risco de mortalidade por COVID-19 no estado de São Paulo (2025)
- Authors:
- Autor USP: ROCHA, TIAGO KIETZMANN PENALVES - FM
- Unidade: FM
- DOI: 10.11606/D.5.2025.tde-15102025-110217
- Assunto: INDICADORES DE MORBI-MORTALIDADE
- Keywords: Análise de dados secundários; Aprendizado de máquina supervisionado; Conjuntos de dados como assunto; Coronavírus relacionado à síndrome respiratória aguda grave; Datasets as topic; Health information systems; Indicators of morbidity and mortality; Secondary data analysis; Severe acute respiratory syndrome-related coronavirus; Sistemas de informação em saúde; Supervised machine learning
- Language: Português
- Abstract: Introdução: Dados secundários podem ser utilizados para o treinamento de modelos preditivos contribuindo para decisões. Apesar de suas vantagens, como agilidade e baixo custo, o uso de dados secundários exige atenção. O objetivo deste estudo é analisar o uso de dados secundários no treinamento de modelos preditivos, explorando o volume de dados necessário e o impacto de fatores externos no desempenho dos modelos. Métodos: Usados dados do SIVEP-GRIPE de pacientes com SRAG por COVID-19 em hospitais de São Paulo de 2020-2021 o desfecho foi óbito por COVID-19. Testados 6 algoritmos. Treinados modelos com os dados acumulados de cada semana epidemiológica para avaliar o volume de dados necessário, modelos com dados de cada semana epidemiológica para avaliar a variação da relação preditiva e 3 modelos com população específica dos momentos da pandemia. Resultados: Testados 18 modelos com desempenho consistente (AUC 0,737 - 0,755). Com os dados acumulados até 13ª semana (2690 registros) foi atingido o melhor desempenho (AUC 0,824), a partir de ponto houve uma queda progressiva estabilizando em AUC 0,74. Com dados específicos de cada semana epidemiológica manteve uma AUC superior a 0,75 até a vigésima de 2020 com queda progressiva e sempre abaixo de 0,7 a partir da décima de 2021. Discussão: O estudo conclui que dados secundários podem ser eficazes para modelos preditivos rápidos e de baixo custo, com volume de dados pequeno necessário. Contudo, é crucial monitorar continuamente essesmodelos, pois fatores externos podem afetá-los, exigindo ajustes constantes para manter sua eficácia em cenários dinâmicos
- Imprenta:
- Data da defesa: 16.05.2025
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
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ABNT
ROCHA, Tiago Kietzmann Penalves. Avaliação de modelos preditivos de aprendizado de máquina como suporte na tomada de decisão gerencial: a predição de risco de mortalidade por COVID-19 no estado de São Paulo. 2025. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2025. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/5/5137/tde-15102025-110217/. Acesso em: 03 mar. 2026. -
APA
Rocha, T. K. P. (2025). Avaliação de modelos preditivos de aprendizado de máquina como suporte na tomada de decisão gerencial: a predição de risco de mortalidade por COVID-19 no estado de São Paulo (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/5/5137/tde-15102025-110217/ -
NLM
Rocha TKP. Avaliação de modelos preditivos de aprendizado de máquina como suporte na tomada de decisão gerencial: a predição de risco de mortalidade por COVID-19 no estado de São Paulo [Internet]. 2025 ;[citado 2026 mar. 03 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/5/5137/tde-15102025-110217/ -
Vancouver
Rocha TKP. Avaliação de modelos preditivos de aprendizado de máquina como suporte na tomada de decisão gerencial: a predição de risco de mortalidade por COVID-19 no estado de São Paulo [Internet]. 2025 ;[citado 2026 mar. 03 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/5/5137/tde-15102025-110217/
Informações sobre o DOI: 10.11606/D.5.2025.tde-15102025-110217 (Fonte: oaDOI API)
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