Estudo e desenvolvimento de métodos para predição de doadores de sangue

Abstract

Unidades Hemoterápicas encontram dificuldades para otimizar a busca por doadores de sangue em situações de emergência, assim como para manter seus estoques sanguíneos em níveis adequados. Por outro lado, a utilização de técnicas computacionais de predição tem obtido ótimos resultados em várias áreas do conhecimento, podendo ser vista como uma ferramenta fundamental na obtenção de doações de sangue, contudo, são pouco exploradas neste setor. Dado esta lacuna, este trabalho objetivou em analisar e desenvolver técnicas de predição para otimizar a busca por doadores com maior taxa de conversão à doação, com foco em técnicas de mineração de dados. Para isto, primeiramente analisou-se o desempenho de classificadores tradicionais da literatura aplicados a uma base de dados real, o que produziu resultados de predição insatisfatórios. Na busca de resultados de maior qualidade foi proposta uma abordagem de recomendação dos top-k, que utiliza heurísticas para a estimar a confiança em doação. Experimentos computacionais demonstram que a abordagem de recomendação top-k alcança bons resultados para todas as três heurísticas desenvolvidas. A heurística baseada em vetores de suporte obteve taxas de precisão de 94,09% entre os top-10 recomendados, chegando a 99,90% de precisão para o top-1, para a mesma base em que não se obteve sucesso com o uso de classificadores. É esperado que os resultados deste trabalho contribuam para a comunidade acadêmica devido a variedade de classificadores analisados e principalmente pela abordagem de recomendações top-k proposta. Futuramente esta abordagem poderá ser melhor analisada com outras bases de dados e até mesmo aprimorada pelo desenvolvimento de novas heurísticas. Além disso, acredita-se que a abordagem top-k desenvolvida possa ser utilizada em sistemas predição na área da saúde, com foco na predição de doadores de sangue principalmente em situações de emergência.