Predição de insuficiência cardíaca dos pacientes

Esse projeto tem como objetivo construir um modelo capaz de prever a sobrevivência dos pacientes e, em seguida ranquear as características clínicas (riscos fatores) mais importantes incluídas nos prontuários médicos que podem indicar a insuficiência cardíaca, ajudando em seu diagnóstico.

Requisitos

1. Pandas: para leitura e manipulação de dados

2. https://matplotlib.org/: para criar o gráfico de barras

3. Seaborn: para criar o gráfico de barras

4. Pycaret: para realizar o AutoML

5. sklearn: para criação de modelos de machine learning

6. numpy: para realizar calculos e operações de manipulação de estrutura de dados

7. scipy: para realizar testes estatísticos

8. imblearn: para realizar o método de balanceamento de classes

9. Alibi: para realizar o método de explicabilidade dos modelos

10. imblearn: para realizar o método de balanceamento de classes

11. Pandas Profilling: para realizar o método de análise de dados automática

Estrutura do projeto

• Untitled.ipynb: notebook com os códigos das análises, insights extraídos e construção do modelo.
• Desafio_Dataset.csv: arquivo com os dados
• environment.yml: arquivo yml para instalar as bibliotecas
• Apresentação.pdf: arquivo explicando os insights extraídos, linha de raciocínio e conclusão.

Como usar:

1. Baixar o projeto
2. Dentro do terminal do anaconda rodar:

conda env create -f environment.yml --name env_desafio

3. Ativar o ambiente virtual

conda activate env_desafio

4. Após a ativação é necessário rodar o seguinte comando:

jupyter notebook

5. Acessar a pasta do projeto e abrir o arquivo .ipynb

6. Rodar os códigos na ordem mostrada no tópico "Etapas de execução do notebook"

Significado das colunas:

• Age: Idade dos pacientes
• Anaemia: Se o paciente tem anemia (0- Não 1- Sim)
• CPK: Nível de enzima CPK no sangue do paciente
• BP: Se o paciente tem hipertensão (0- Não 1- Sim)
• Diabetes: Se o paciente tem diabetes (0- Não 1- Sim)
• Ejection.Fraction: Porcentagem que o sangue sai do coração a cada contração
• Gender: Genero do paciente (0-Mulher 1- Homem)
• Platelets: Quantidade de plaquetas no sangue do paciente
• Creatinine: Nível de creatinina no sangue do paciente
• SodiumL Nível de sódio no sangue do paciente
• Smoking: Se o paciente fuma (0- Não 1- Sim)
• TIME: Quantidade de dias que o paciente ficou em observação
• Event: Se o paciente morreu naquele período ou não (0- Sobreviveu 1- Morreu)