Hospital Risk Admission Prediction with Machine Learning

Problema de Negócio

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.

Essas dificuldades impactam a eficiência hospitalar e a qualidade do atendimento ao paciente.

Caso de Uso

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.

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.

Oracle Cloud Data Science

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.

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.

Execução

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.