EpidemIA

Python + Jupyter Notebook

Integrantes 👤

• Arthur Barbero LinkedIn / Github;
• Felippe Alves LinkedIn / Github;
• Gabriel Landim LinkeIn / Github;
• José Vinícius LinkedIn / Github.
• Thyago Odorico LinkeIn / Github.

Objetivos 🎯

Este projeto tem como objetivo apresentar os conhecimentos adquiridos e a criação de uma IA baseada nas ferramentas acima para a avaliação da matéria de Intenligência Artificial da FATEC SJC (Faculdade de Tecnologia de São José dos Campos)

Introdução 📝

2019 foi um ano que irá ficar nos arautos da história, principalmente pela grande pandemia de uma nova doença com origem nos países asiáticos, uma evolução da SARS, denominada COVID-19.

A ideia de passar novamente por uma epidemia assusta qualquer pessoa nos dias atuais, e olhando as ações que foram tomadas, a única forma de minimizar os problemas e causas é a rápida identificação e comunicação, ou seja, informação.

Considerada como o novo petróleo, a informação é tida como o grande recurso dos dias atuais, e não são poucos os tipos de softwares que tentam acessar e coletar nossos dados dia após dia na esperança de vincular nossos dados ao consumo ou estilo de vida, para que as empresas possam oferecer seus serviços ou despontar à frente de seus concorrentes.

Com essa visão, a informação também pode ser usada para o bem das sociedades, basta que consigamos reter informações dos usuários de forma inteligente, concisa e transparente.

Desta maneira, utilizaremos formas de capturar informações, retê-las e utilizá-las de forma a identificar novas doenças, padrões de relacionamento entre doenças-pacientes e doenças-sintomas, padrões de localidade e gerar insights de possíveis novas epidemias.

A Inteligência Artificial entra neste cenário auxiliando o projeto como um todo e se beneficiando de seus dados que serão coletados ao longo de seu uso visando a implementação de modelos treinados à uma aplicação WEB.

Tecnologias utilizadas 💻

• Python 3.6
  • Jupyter-notebook
  • Numpy
  • Pandas
  • Scikit-learn
  • Scipy
  • xgboost
  • Scikitplot

Anaconda for environment.

Resultados encontrados

Com os dados que possuimos e com todas nossas limitações, podemos perceber que nas avaliações realizadas, temos uma acurácia de cerca de 50% dos ranqueamentos e similaridades ocorridos em cima dos nossos dados de sintomas e doenças. Porém, identificamos que para aprendizados não-supervisionados, na maioria dos casos estudados, após a utilização dos algoritmos de ranqueamento e similaridade, o resultado encontrado pode ou não apresentar resultados favoráveis para seu objetivo, simplesmente por se tratar de aprendizagem não supervisionada.

Mais detalhes

Requerimentos do projeto

Os resultados do projeto e seus códigos podem ser vistos no próprio Github, clicando aqui, porém, caso deseje rodar o projeto localmente, segue os requisitos:

• Python 3.6;
  • Bibliotecas podem ser encontradas aqui;
• Qualquer IDE;
• Jupyter Notebook.

Como iniciar o projeto localmente

• Clone o projeto:

      git clone https://github.com/arthurbarbero/EpidemIA.git

• Crie um ambiente separado do seu python global e acesse:

      conda create --name epidemiia python=3.6
      conda activate epidemiia

  Para mais informações sobre criação de ambientes com Anaconda, acesse aqui.

• Instale as dependencias rapidamente pelo arquivo requirements.txt:

      pip install -r requirements.txt

• Inicie o jupyter notebook na raiz da pasta do seu repositório clonado:

      jupyter notebook

  Este comando em seu terminal irá iniciar um servidor local iniciando também uma página do Chrome. A partir desta pagina acesse o arquivo Exemplo.ipynb e siga os passos do exemplo.