Utilizando dados para estratificar risco de prematuridade no Brasil: inovações de machine learning para a atenção à saúde

A identificação das causas preveníveis e a estratificação precoce do risco em gestantes são fundamentais para a elaboração de estratégias de prevenção e de redução do parto prematuro. O objetivo do projeto é combinar diversos bancos de dados nacionais para entender quais são os principais preditores do parto prematuro e, assim, desenvolver um modelo preditivo de machine learning que realize automaticamente a classificação de risco no ponto de atendimento. Integrado a uma visualização de dados avançada, este modelo ajudará na tomada de decisão clínica.