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dc.contributor.advisorGertrudes, Jadson Castropt_BR
dc.contributor.advisorLicio, Carolina Souza Andradept_BR
dc.contributor.authorGuimarães, André Felipe-
dc.date.accessioned2023-05-22T17:49:13Z-
dc.date.available2023-05-22T17:49:13Z-
dc.date.issued2023pt_BR
dc.identifier.citationGUIMARÃES, André Felipe. O estudo de modelos preditivos para decisões de judicialização da saúde em Mariana-MG. 2023. 40 f. Monografia (Graduação em Ciência da Computação) - Instituto de Ciências Exatas e Biológicas, Universidade Federal de Ouro Preto, Ouro Preto, 2023.pt_BR
dc.identifier.urihttp://www.monografias.ufop.br/handle/35400000/5595-
dc.description.abstractA judicialização da saúde é o ato de buscar soluções para demandas de saúde através do Poder Judiciário. Um aumento tem ocorrido em relação ao número dessas ações, bem como seus impactos para o Estado e usuários do sistema de saúde. A inovação tecnológica nesta área não seguiu esta tendência, pois a judicialização da saúde mostra-se como um fenômeno complexo e de necessária intervenção interdisciplinar. Este trabalho teve como objetivo realizar análises de modelagens computacionais a partir de um conjunto de textos de sentenças judiciais de saúde do Município de Mariana-MG, afim de predizer o julgamento e compreender os termos mais importantes que levaram as predições do modelo. Para isto, foram utilizadas técnicas de processamento de linguagem natural (PLN) e aprendizado de máquina (AM). Os modelos de classificação Floresta Aleatória e classificador Ridge foram selecionados como melhores modelos por desempenharem 77,97\% e 83,81\% de acurácia média, respectivamente. A análise destes modelos auxiliou na identificação de defesas técnicas feitas pelo Município e uma deficiência de oferta de leitos de unidade de tratamento intensivo(UTI) por parte do Estado de Minas Gerais. Com isso, a implementação de inovação tecnológica na administração pública pode ajudar a compreender o contexto da judicialização da saúde e auxiliar nas decisões de gestores de políticas públicas e magistrados nos processos em que atuam.pt_BR
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.subjectAprendizado de máquinapt_BR
dc.subjectProcessamento de linguagem naturalpt_BR
dc.subjectJudicialização da saúdept_BR
dc.subjectMariana-MGpt_BR
dc.titleO estudo de modelos preditivos para decisões de judicialização da saúde em Mariana-MG.pt_BR
dc.typeTCC-Graduaçãopt_BR
dc.contributor.refereeCarneiro, Cláudia Martinspt_BR
dc.contributor.refereeAssis, Guilherme Tavares dept_BR
dc.contributor.refereeGertrudes, Jadson Castropt_BR
dc.contributor.refereeLicio, Carolina Souza Andradept_BR
dc.description.abstractenJudicialization of healthcare refers to the act of seeking solutions to healthcare demands through the judicial system. An increase has occurred in the number of these actions, as well as their impact on the state and users of the healthcare system. Technological innovation in this area has not followed this trend, as the judicialization of healthcare proves to be a complex phenomenon that requires interdisciplinary intervention. This study aimed to perform computational modeling analyses based on a set of healthcare judicial sentence texts from the municipality of Mariana-MG in order to predict the judgment and understand the most important terms that led to the model's predictions. Natural language processing (NLP) and machine learning (ML) techniques were used. The Random Forest classification model and Ridge classifier were selected as the best models, performing with an average accuracy of 77.97\% and 83.81\%, respectively. The analysis of these models helped identify technical defenses made by the municipality and a deficiency in the provision of intensive treatment unit(ITU) beds by the State of Minas Gerais. Therefore, the implementation of technological innovation in public administration can help understand the context of healthcare judicialization and assist policymakers and judges in the processes in which they act.pt_BR
dc.contributor.authorID16.2.4045pt_BR
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