Classificação de via de parto utilizando aprendizado de máquina

Abstract

A classificação de via de parto é uma tarefa clínica importante que busca determinar se um parto será realizado de forma vaginal ou por meio de uma cesariana. Essa decisão tem implicações significativas para a saúde da mãe e do bebê, bem como para os recursos médicos disponíveis. Neste contexto, o uso de técnicas de aprendizado de máquina tem se mostrado promissor para auxiliar os profissionais de saúde na tomada de decisão. Este trabalho apresenta um estudo sobre a aplicação de algoritmos de aprendizado de máquina na classificação de via de parto. O objetivo é mostrar que é possível desenvolver um modelo computacional de aprendizado de máquina, capaz de fornecer uma previsão sobre a via de parto, utilizando apenas informações relacionadas à mãe, tais como idade, ocupação da mãe, quantidade de partos que a mãe já realizou, entre outros. Os resultados experimentais mostram que os modelos de aprendizado de máquina alcançam um desempenho promissor na classificação de via de parto, com acurácia média superior a 70%, apenas utilizando dados da mãe.