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README.md

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+# Hospital Risk Admission Prediction with Machine Learning
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+## Problema de Negócio
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+Organizações de saúde enfrentam grandes desafios para prever o risco de internação hospitalar de pacientes atendidos no pronto-socorro.
+Normalmente, os médicos e equipes de triagem precisam tomar decisões rápidas com base em informações incompletas, o que pode levar a:
+•	Subutilização ou sobrecarga de leitos.
+•	Internações desnecessárias que aumentam custos.
+•	Altos riscos para pacientes que deveriam ser internados mas acabam sendo liberados.
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+Essas dificuldades impactam a eficiência hospitalar e a qualidade do atendimento ao paciente.
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+## Caso de Uso
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+Este material apresenta um fluxo de ciência de dados completo para prever risco de internação em ambiente hospitalar.
+Ele combina preparação de dados, treinamento de modelo preditivo e implantação em ambiente de produção.
+O modelo pode ser integrado a sistemas clínicos para fornecer insights em tempo real, auxiliando equipes médicas e administrativas na tomada de decisão.
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+### Objetivos e Benefícios
+•	Apoiar decisões clínicas: fornecer uma previsão sobre o risco de internação de um paciente no momento da admissão.
+•	Otimizar recursos hospitalares: uso mais inteligente de leitos, equipamentos e equipe médica.
+•	Reduzir custos: evitar internações desnecessárias.
+•	Aprimorar qualidade do atendimento: aumentar a precisão das decisões médicas e a segurança do paciente.
+•	Acelerar inovação em saúde: demonstrar como inteligência artificial pode ser aplicada a processos críticos do setor.
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+## Oracle Cloud Data Science
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+O laboratório foi construído para ser executado no Oracle Cloud Data Science, ambiente colaborativo que oferece:
+•	Notebooks Jupyter integrados com bibliotecas modernas de machine learning.
+•	Gestão de experimentos para versionamento e rastreabilidade de modelos.
+•	Integração com Oracle Autonomous Database e outros serviços da Oracle Cloud.
+•	Model Deployment gerenciado, que disponibiliza modelos como APIs REST de alta disponibilidade.
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+Isso permite que o modelo de previsão de risco de internação seja colocado em produção de forma simples e segura, pronto para ser consumido por aplicações externas ou fluxos de trabalho corporativos.
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+## Execução
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+O material foi desenhado para ser rodado diretamente no serviço Oracle Cloud Data Science.
+Ao final da execução, o pipeline gera um deployment do modelo que pode ser utilizado de forma geral, servindo predições via API para qualquer aplicação de negócio ou sistema hospitalar.