DATA COLLECTION PROTOCOL FOR COVID-19 SEVERITY PREDICTION USING MACHINE LEARNIN

Este trabalho investigou a eficiência do uso de dados para prognóstico de Covid-19 através de tarefas de AM e propôs um método de coleta que gera um conjunto de dados arrumados para uso em AM. Foram utilizados dados do Hospital Sírio-Libanês, que demandou uma extensa série de pré-processamentos para que os dados se tornassem adequados. Após estas etapas e aplicação em de modelos de AM, observou-se um bom desempenho nos algoritmos KNN e SVM, com AUC=0.81. Logo, sabendo que o conjunto de dados arrumado é eficiente, este estudo indica um formato de coleta de dados que possibilite o uso mais rápido em modelos de AM, sem a necessidade de realização de diversas etapas de pré-processamento, potencializando o manejo no cuidado ao paciente e dos recursos de saúde.