Predição de sobrevida de pacientes oncológicos na urgência-emergência
Aplicação preditiva para apoiar decisões clínicas em pacientes oncológicos atendidos em contexto de urgência-emergência.
Contexto
Serviços de urgência-emergência oncológica precisam tomar decisões rápidas em cenários complexos, com pacientes de alto risco e diferentes prognósticos.
Problema enfrentado
Criar uma ferramenta de apoio à decisão para estimar risco e auxiliar a priorização do cuidado.
Objetivo do projeto
Criar uma ferramenta de apoio à decisão para estimar risco e auxiliar a priorização do cuidado.
Situação
Serviços de urgência-emergência oncológica precisam tomar decisões rápidas em cenários complexos, com pacientes de alto risco e diferentes prognósticos.
Tarefa
Criar uma ferramenta de apoio à decisão para estimar risco e auxiliar a priorização do cuidado.
Ação
Modelei dados clínicos, treinei modelo preditivo, avaliei desempenho e disponibilizei uma aplicação web para uso demonstrativo.
Resultado
Apoio à estratificação de risco e à discussão clínica sobre prognóstico, intensidade de cuidado e elegibilidade para abordagem paliativa.
Base de dados utilizada
Bases clínicas, administrativas e/ou educacionais aplicáveis ao escopo do projeto.
Ferramentas utilizadas
- Python
- Machine Learning
- Oncologia
- Cuidados Paliativos
- Apoio à Decisão
Método de análise
Modelei dados clínicos, treinei modelo preditivo, avaliei desempenho e disponibilizei uma aplicação web para uso demonstrativo.
Entregáveis
- Aplicação web
- Documentação e materiais de apoio
Resultados
Apoio à estratificação de risco e à discussão clínica sobre prognóstico, intensidade de cuidado e elegibilidade para abordagem paliativa.
Aprendizados
Traduzir dados em decisão exige clareza, contexto e diálogo com quem vai usar o resultado.