![APROVADO
Este exemplo ilustra o desenvolvimento de um modelo preditivo para eventos cardíacos adversos maiores (ECAM) dentro de um período de um ano. Uma empresa de tecnologia da saúde pretende criar este modelo usando mais de 200 variáveis candidatas extraídas de registros eletrônicos de saúde. Essas variáveis abrangem uma variedade de fatores, incluindo:
Métricas Clínicas: Pressão arterial sistólica e diastólica, frequência cardíaca, índice de massa corporal (IMC), níveis de glicose no sangue e níveis de colesterol (total, lipoproteína de alta densidade [HDL], lipoproteína de baixa densidade [LDL]).
Fatores de Estilo de Vida: Histórico de tabagismo (medido em maços-ano), frequência de consumo de álcool, nível de exercício e pontuação da dieta.
Histórico Médico e Medicação: Histórico de diabetes e hipertensão, bem como o uso de estatinas e aspirina.
Demografia e Genética: Idade, sexo, histórico familiar de eventos cardíacos e dados de 50 loci genéticos candidatos.
Biomarcadores Inovadores: Dez novos marcadores de inflamação no sangue e escore de cálcio na artéria coronária.
Modelo Complexo Inicial:
Um modelo complexo de aprendizado de máquina, como uma floresta aleatória ou máquina de boosting de gradiente, incorporando todas as mais de 200 variáveis, poderia potencialmente alcançar alto desempenho preditivo, por exemplo, uma área sob a curva (AUC) de 0,92.](/_next/image?url=https%3A%2F%2Fpub-8c0ddfa5c0454d40822bc9944fe6f303.r2.dev%2Fai-drawings%2F3wliN0sx0YrkBD33BdGG6t6OvJAWGKDc%2F4ed5623b-3aff-4d2b-b22f-a3a2f916f2b9%2F32321d33-6b62-4897-8388-cd2a37ffcadc.png&w=3840&q=75)
Descrição do Prompt
APROVADO Este exemplo ilustra o desenvolvimento de um modelo preditivo para eventos cardíacos adversos maiores (ECAM) dentro de um período de um ano. Uma empresa de tecnologia da saúde pretende criar este modelo usando mais de 200 variáveis candidatas extraídas de registros eletrônicos de saúde. Essas variáveis abrangem uma variedade de fatores, incluindo: Métricas Clínicas: Pressão arterial sistólica e diastólica, frequência cardíaca, índice de massa corporal (IMC), níveis de glicose no sangue e níveis de colesterol (total, lipoproteína de alta densidade [HDL], lipoproteína de baixa densidade [LDL]). Fatores de Estilo de Vida: Histórico de tabagismo (medido em maços-ano), frequência de consumo de álcool, nível de exercício e pontuação da dieta. Histórico Médico e Medicação: Histórico de diabetes e hipertensão, bem como o uso de estatinas e aspirina. Demografia e Genética: Idade, sexo, histórico familiar de eventos cardíacos e dados de 50 loci genéticos candidatos. Biomarcadores Inovadores: Dez novos marcadores de inflamação no sangue e escore de cálcio na artéria coronária. Modelo Complexo Inicial: Um modelo complexo de aprendizado de máquina, como uma floresta aleatória ou máquina de boosting de gradiente, incorporando todas as mais de 200 variáveis, poderia potencialmente alcançar alto desempenho preditivo, por exemplo, uma área sob a curva (AUC) de 0,92.
