Predição de abandono de curso UNA-SUS
Aplicação preditiva para apoiar a identificação de risco de abandono em cursos de formação em saúde.
Contexto
Programas de formação em saúde precisam acompanhar milhares de profissionais e identificar sinais de evasão antes que o abandono ocorra.
Problema enfrentado
Criar uma ferramenta preditiva para apoiar a priorização de ações de acompanhamento e retenção.
Objetivo do projeto
Criar uma ferramenta preditiva para apoiar a priorização de ações de acompanhamento e retenção.
Situação
Programas de formação em saúde precisam acompanhar milhares de profissionais e identificar sinais de evasão antes que o abandono ocorra.
Tarefa
Criar uma ferramenta preditiva para apoiar a priorização de ações de acompanhamento e retenção.
Ação
Estruturei dados educacionais, criei variáveis preditivas, treinei modelos de classificação e disponibilizei uma aplicação web para consulta e apoio à decisão.
Resultado
Apoio à identificação de participantes com maior risco de abandono, permitindo ações mais direcionadas de acompanhamento.
Base de dados utilizada
Bases clínicas, administrativas e/ou educacionais aplicáveis ao escopo do projeto.
Ferramentas utilizadas
- Python
- Machine Learning
- Educação em Saúde
- Saúde Pública
- UNA-SUS
Método de análise
Estruturei dados educacionais, criei variáveis preditivas, treinei modelos de classificação e disponibilizei uma aplicação web para consulta e apoio à decisão.
Entregáveis
- Aplicação web
- Documentação e materiais de apoio
Resultados
Apoio à identificação de participantes com maior risco de abandono, permitindo ações mais direcionadas de acompanhamento.
Aprendizados
Traduzir dados em decisão exige clareza, contexto e diálogo com quem vai usar o resultado.