Banca de DEFESA: MÁRCIO LUIZ BEZERRA LOPES JÚNIOR

Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : MÁRCIO LUIZ BEZERRA LOPES JÚNIOR
DATA : 29/04/2022
HORA: 09:30
LOCAL: meet.google.com/ige-sgvw-qgf
TÍTULO:

Estratificação do risco de parto prematuro no Brasil por meio de métodos de aprendizagem não supervisionados e dados socioeconômicos

PALAVRAS-CHAVES:

Nascimento prematuro, Clusterização, Aprendizagem Não-supervisionada, k-Means, Mapas Auto-organizáveis, Brasil.

PÁGINAS: 81
RESUMO:

Nascimento prematuro (PTB) é um fenômeno que traz riscos e desafios à sobrevivência de um recém-nascido. Apesar de muitos avanços na pesquisa, nem todas as causas do PTB estão bem definidas. Atualmente, entende-se que risco de PTB é multifatorial e que pode, também, estar associado a fatores socioeconômicos. Objetivando analisar essa possível relação, este trabalho busca estratificar o risco de PTB no Brasil utilizando-se apenas de dados socioeconômicos, extraindo e analisando clusters que apresentarem divergência relevante de PTB, todos os quais serão descobertos por processos de clusterização automáticos usando uma série de métodos de aprendizagem de máquina não-supervisionada. Através do uso de bancos de dados públicos disponibilizados pelo Governo Federal do Brasil, um novo banco de dados foi gerado com dados socioeconômicos a nível municipal e uma taxa de ocorrência de PTB. Esse banco de dados foi processado utilizando dois métodos de clusterização distintos, ambos construídos através da união de métodos de aprendizagem não-supervisionada, tais como $k$-médias, análise de componentes principais (PCA), clusterização espacial baseada em densidade de aplicações com ruído (DBSCAN), mapas auto-organizáveis (SOM) e clusterização hierárquica. Os clusters com alto PTB foram formados majoritariamente por municípios com baixos níveis educacionais, com pior qualidade de serviços públicos -- como saneamento básico e coleta de lixo -- e com populações mais brancas. A distribuição dos clusters também foi observada, com clusters com alto PTB concentrados nas regiões Norte e Nordeste. Os resultados indicam, uma influência positiva da qualidade de vida e da oferta de serviços públicos na redução do risco de PTB.

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 1837240 - MARCELO AUGUSTO COSTA FERNANDES
Interno - 2885532 - IVANOVITCH MEDEIROS DANTAS DA SILVA
Externo à Instituição - ALEXANDRE DIAS PORTO CHIAVEGATTO FILHO - USP
Externo à Instituição - LEONARDO ALVES DIAS
Externa à Instituição - RAQUEL DE MELO BARBOSA - UGR