Estudo e desenvolvimento de métodos para predição de doadores de sangue
| dc.contributor.advisor1 | Silva, Sérgio Francisco da | |
| dc.contributor.advisor1Lattes | http://lattes.cnpq.br/9061098995683609 | eng |
| dc.contributor.referee1 | Silva, Sérgio Francisco da | |
| dc.contributor.referee1Lattes | http://lattes.cnpq.br/9061098995683609 | eng |
| dc.contributor.referee2 | Santos Filho, Tércio Alberto dos | |
| dc.contributor.referee3 | Batista, Marcos Aurélio | |
| dc.creator | Silva, Fernando Henrique da | |
| dc.creator.Lattes | http://lattes.cnpq.br/1404841581714783 | eng |
| dc.date.accessioned | 2018-02-19T11:31:02Z | |
| dc.date.accessioned | 2022-04-26T13:40:14Z | |
| dc.date.available | 2022-04-26T13:40:14Z | |
| dc.date.issued | 2018-02-16 | |
| dc.description.abstract | Hemotherapy units has difficulties to optimize the search for blood donors in emergency situations, as well as to keep their blood stocks at adequate levels. On the other hand, the use of computational techniques for prediction has obtained promissing results in several areas of knowledge, and can be seen as a fundamental tool in obtaining blood donations, however, are little explored in this sector. Given this gap, this research aimed to analyze and develop prediction techniques to optimize the search for donors with higher conversion rate to the donation, focusing on data mining techniques. For this, we first analyzed the performance of traditional literature classifiers applied to a real database, which produced unsatisfactory prediction results. Seeking for higher quality results we propose a top-k recommendation approach of blood donors, which uses heuristics to estimate a confidence degree in donation. Computational experiments show that the top-k recommendation approach achieves good results for all three developed heuristics. The support vector-based heuristic achieving 94.09% of precision among the top-10 recommended, and 99.90% of precision for top-1, for the same data set that the classifiers were not successful. It is expected that the results of this research will contribute to the academic community due to the variety of classifiers analyzed and especially due to the proposed top-k recommendations approach. In the future, this approach can be better analyzed with other databases and even improved by the development of new heuristics. In addition, it is believed that the developed top-k approach can be used in health prediction systems, with a focus on predicting blood donors, especially in emergency situations. | eng |
| dc.description.resumo | 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. | eng |
| dc.format | application/pdf | * |
| dc.identifier.citation | SILVA, F. H. Estudo e desenvolvimento de métodos para predição de doadores de sangue. 2018. 80 f. Dissertação (Mestrado em Modelagem e Otimização) - Universidade Federal de Goiás, Catalão, 2018. | eng |
| dc.identifier.uri | http://repositorio.ufcat.edu.br/tede/handle/tede/8169 | |
| dc.language | por | eng |
| dc.publisher | Universidade Federal de Goiás | eng |
| dc.publisher.country | Brasil | eng |
| dc.publisher.department | Regional Catalão (RC) | eng |
| dc.publisher.initials | UFG | eng |
| dc.publisher.program | Programa de Pós-graduação em Modelagem e Otimização (RC) | eng |
| dc.rights | Acesso Aberto | |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | |
| dc.subject | Classificadores | por |
| dc.subject | Doação de sangue | por |
| dc.subject | Sistemas de recomendação | por |
| dc.subject | Blood donation | eng |
| dc.subject | Classifiers | eng |
| dc.subject | Recommendation systems | eng |
| dc.subject.cnpq | CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::MATEMATICA | eng |
| dc.title | Estudo e desenvolvimento de métodos para predição de doadores de sangue | eng |
| dc.title.alternative | Study and development of methods for prediction of blood donors | eng |
| dc.type | Dissertação | eng |