@MASTERSTHESIS{ 2023:386324586,
 	title = {Predição de morte de crianças abaixo de 1 ano no estado do paraná},
 	year = {2023},
 	url = "https://tede.unioeste.br/handle/tede/7127",
 	abstract = "Este trabalho aborda a importância da utilização de técnicas de aprendizado de máquina na área da saúde, especificamente na predição da mortalidade de crianças com menos de um ano de idade. A mortalidade infantil é um problema significativo que afeta milhões de crianças em
 todo o mundo e requer uma abordagem efetiva para reduzir essas mortes evitáveis. No estudo, foram utilizados algoritmos de aprendizado de máquina, como Máquinas de Vetores de Suporte (Support Vector Machines - SVM) , k-Vizinhos Mais Próximos (k-Nearest Neighbors - kNN) e Naive Bayes (NB), para desenvolver modelos preditivos. Esses modelos foram treinados com base em dados demográficos e relacionados à saúde, coletados de uma grande amostra de base pública. A aplicação de técnicas de redução de dimensionalidade, como o teste qui-quadrado e o teste t-Student, permitiu selecionar os atributos mais relevantes e reduzir a complexidade do conjunto de dados. Para avaliar o desempenho dos modelos, foram utilizadas métricas como acurácia, taxa de erro, sensibilidade, especificidade, precisão e pontuação F1. Além disso, a área sob a curva característica de operação do receptor (AUC-ROC) foi empregada como medida de
 desempenho para avaliar a capacidade de discriminação dos modelos. A utilização de técnicas de aprendizado de máquina na área da saúde, como a predição da mortalidade infantil, pode ter um impacto significativo no direcionamento de recursos e na implementação de intervenções adequadas. Ao identificar precocemente os fatores de risco e prever o risco de mortalidade, é possível adotar medidas preventivas e estratégias de intervenção de modo mais eficiente. Os resultados deste estudo podem contribuir para a compreensão da aplicação do aprendizado de máquina na saúde, fornecendo informações valiosas para profissionais da área e auxiliando na tomada de decisões para melhorar a saúde e o bem-estar das crianças.",
 	publisher = {Universidade Estadual do Oeste do Paraná},
 	scholl = {Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica e Computação},
 	note = {Centro de Engenharias e Ciências Exatas}
}