Neste desafio, usaremos a base de dados da Covid-19, disponibilizada pelo Hospital Sírio Libanês - São Paulo e Brasília, no Kaggle.
Nela, encontramos diversos tipos de informações que foram separadas em 4 grupos:
| Grupo da variável | quantidade de variáveis |
|---|---|
| Informação demográfica | 3 |
| Doenças pré-existentes | 9 |
| Resultados do exame de sangue | 36 |
| Sinais vitais | 6 |
Sabemos que há urgência na obtenção e manipulação de dados para melhorar a previsão e assim, conseguir preparar o sistema de saúde, evitando colapsos.
Nosso objetivo será prever quais pacientes precisarão ser admitidos na unidade de terapia intensiva e assim, definir qual a necessidade de leitos de UTI do hospital, a partir dos dados clínicos individuais disponíveis.
Quando conseguimos definir a quantidade de leitos necessários em um determinado hospital, conseguimos evitar rupturas, visto que, caso outra pessoa procure ajuda e, eventualmente, precise de cuidados intensivos, o modelo preditivo já conseguirá detectar essa necessidade e, desta forma, a remoção e transferência deste paciente pode ser organizada antecipadamente.