🔖 Visão Geral

❤️ Previsão Deterioração - é uma aplicação que utliza aprendizado de máquina para predizer a partir de dados de exames se um paciente vai melhorar ou ir a óbito.

O algoritmo considerado foi o XGBoost por ter obtido o melhor desempenho. As seguintes variáveis foram levadas em consideração para o treinamento do modelo.

• idade
• setor
• temperatura
• frequência respiratória
• pressão arterial sistólica
• pressão arterial diastólica
• pressão arterial média
• saturação da oxigenação

Dois modelos foram treinados considerando:

• Todos os dados informados
• Ignorando a informação de setor

Foi realizada uma análise exploratória dos dados e um notebook detalhado encontra-se disponível em notebooks. Ao final foi desenvolvida uma API para entrega do modelo e uma aplicação web que permite entender quais variáveis são consideradas mais importantes na predição.

🛠 Tecnologias

As seguintes ferramentas foram usadas na aplicação:

• XGBoost - algoritmo para classificação
• Streamlit - para demonstração visual da predição
• FastAPI - para entrega do modelo através de uma API

⚙️ Como executar o projeto

Esse projeto se encontra dividido em duas partes:

1. API - https://api-deterioracao.herokuapp.com/docs
2. WebAPP - https://share.streamlit.io/abcp4/sepse_app/main/app.py

Pré-requisitos

Antes de começar, é necessário ter instalado Git, Docker e docker-compose. Caso opte por executar as aplicações separadamente, acesse a pasta api e webapp e siga as instruções dos READMEs de cada.

🎲 Rodando a aplicação

# clone este repositório
$ git clone https://github.com/abcp4/docker-deterioracao.git

# acesse a pasta do projeto
$ cd docker-deterioracao

# execute o docker-compose
$ docker-compose up --build

# A aplicação iniciará na porta:8501 - disponível em http://0.0.0.0:8501

A documentação da API estará disponível em http://0.0.0.0:8000/docs