10/10/2017 - 13:45 - 14:40
Apresentações |
17117 - PREDIÇAO DE RECEBIMENTO DE MEDICOS PELO MAIS MEDICOS:UMA ANALISE DE MACHINE LEARNING
JOANA RAQUEL RAPOSO DOS SANTOS - FSP/USP E INSA, HELLEN GEREMIAS DOS SANTOS - FSP/USP, ALEXANDRE DIAS CHIAVEGATTO FILHO - FSP/USP, JOANA RAQUEL RAPOSO DOS SANTOS - FSP/USP E INSA
Objetivo: Analisar a performance do algoritmo random forest para predizer o recebimento de médicos do Programa Mais Médicos (PMM) nos municípios brasileiros em 2013.
Metodos: A amostra do estudo foi composta pelos municipios elegíveis para receber médicos do PMM (n=4.023). A variável resposta foi o recebimento de pelo menos um médico pelo município em 2013. As variáveis preditoras foram 63 características sociais, demograficas e de saúde disponíveis no DATASUS e no Tribunal Superior Eleitoral. O banco de dados foi dividido aleatoriamente em treinamento (70%) e teste (30%). O algoritmo random forest foi utilizado para predizer o recebimento de médicos e sua performance foi avaliada no banco de teste pela acurácia (A), sensibilidade (S), especificidade (S) e Kappa (K). Foi também analisada a importância preditiva de cada variável do modelo.
Resultados: Do total de municípios elegíveis, 52% receberam médicos em 2013. Dos 621 municípios do banco de teste que receberam médicos, 521 foram corretamente classificados pelo algoritmo. Dos 586 que não receberam, 446 foram corretamente classificados. O modelo apresentou A=80%, K=0,60, S=0,80 e E=0,76. As variáveis que mais contribuíram para a performance preditiva do modelo foram: proporção de residências com automóvel, idade mediana e densidade domiciliar. Por outro lado, o partido político do prefeito do município não foi importante.
Conclusões: O uso de modelos preditivos de inteligência artificial (machine learning) é uma nova e promissora área para a avaliação de políticas públicas em saúde. O presente estudo encontrou que é possível predizer com boa acurácia quais municípios receberam médicos do PMM.
|
CERTIFICADOS DISPONÍVEIS!
