Dissertação

Descriptive and predictive modelling of blood activity in Portugal to support sourcing and campaign decisions EVALUATED

A gestão de reservas de sangue é uma tarefa complexa, muito em parte motivada pelas irregularidades de comportamento associadas aos doadores e pela natureza perecível dos compostos derivados do sangue. Apesar destas dificuldades, a missão do IPST visa garantir e regular, a nível nacional, a gestão eficiente do abastecimento de sangue, evitando escassez, bem como desperdícios. Auxiliar a missão do IPST é fundamental, dadas as exigências do momento atual em que vivemos. O envelhecimento da população portuguesa aliado a um número cada vez menor de dádivas regulares comprometem o futuro das reservas sanguíneas. Neste contexto, este trabalho propõe uma ferramenta capaz de prever a intenção individual de um doador registado vir a doar sangue no futuro, com especial atenção ao comportamento trimestral do próximo ano. Além disso, métodos estatísticos são desenvolvidos para avaliar possiveis doadores indecisos sobre retornarem a doar sangue. A metodologia proposta, pretende ajudar o IPST a prevenir ruturas de stocks, optimizar a cadeia de abastecimento de sangue em Portugal, e criar campanhas direccionadas que permitam aumentar o número de dadores regulares. Os resultados obtidos neste trabalho confirmam que é possível desenvolver modelos de Aprendizagem Automática capaz de superarem métodos clássicos de previsão de retorno dos doadores. Além disso, a identificação de doadores indecisos revelou ser uma ferramenta importante visto que a maioria dos doadores identificados como indecisos acabam por não realizar uma doação. Campanhas planeadas pelo IPST com o intuito de alcançar essa população podem culminar em uma maior retenção de doadores regulares.
Doação de Sangue, Aprendizagem Profunda,  Análise exploratória de dados, Séries Temporais

novembro 30, 2022, 11:30

Publicação

Obra sujeita a Direitos de Autor

Orientação

ORIENTADOR

Pedro Tiago Gonçalves Monteiro

Departamento de Engenharia Informática (DEI)

Professor Associado

ORIENTADOR

Rui Miguel Carrasqueiro Henriques

Departamento de Engenharia Informática (DEI)

Professor Auxiliar