Seja bem vindo ao repositório sobre o classificador de abandono do tratamento da tuberculose.
Este repositório contém arquivos com implementações em python e dados para um projeto sobre a utilização do machine learning com o objetivo de prever o abandono de pacientes no tratamento da tuberculose, no qual foram usados diferentes métodos e técnicas para se chegar ao resultado desejado.
Link para o video de apresentação do projeto: Video do classificador de abandono do tratamento da turbeculose
Imagem dos arquivos do projeto:
Os bancos de dados podem ser encontrados na pasta data com um arquivo zipado com o titulo : casos_tuberculose_2015-2022 com os dados originais a serem extraidos e, também, um arquivo csv com o nome tuberculose_imputed que é o dataset após a imputação de dados faltantes, utilizado na modelagem.
Para executar o projeto é necessário fazer umas instalações importantes antes de tudo (OBS: está sendo usado Ubuntu 22.04).
Primeiramente, é necessário ter os arquivos do programa apenas clonando na pasta que deseja:
git clone https://github.com/intel-comp-saude-ufes/2024-1-P1-TB-treatment-abandonment-classifier.git
Instale o python e suas dependencias do projeto que se encontram dentro de requirements.txt:
sudo apt-get install python3-pip
Dentro da pasta raiz que o repositório foi clonado insira o seguinte comando:
pip3 install -r requirements.txt
Caso o usuário queira usar JupyterLab, instale-o através do comando:
pip install jupyterlab
Para executar o programa, basta executar o comando:
Para ver o Jupyter com a análise dos dados:
jupyter-lab abandono_trat_tuberculose_analise.ipynb
Para ver o Jupyter com a modelagem:
jupyter-lab modelando.ipynb
Se você achou o projeto útil e interessante, sinta-se à vontade para deixar sua contribuição.
- Crie uma cópia do projeto original na sua conta.
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- Use o comando git checkout -b <nome_branch> para criar um novo ramo.
- Adicione suas alterações ao staged com git add ..
- Confirme as alterações usando git commit -m 'add commit'
- Envie suas alterações com git push origin <nome_branch>
- Faça um pull request
Agradecimentos ao professor André Georghton Cardoso Pacheco por proporcionar a oportunidade de concretizar este projeto.