A importância do Automated Machine Learning (AutoML) na detecção precoce de doenças cardíacas

No mundo atual, todas as organizações querem usar o Machine Learning para analisar os dados que geram diariamente dos usuários. Com a ajuda de algoritmos de aprendizado de máquina ou profundo, eles podem analisar os dados e fazer a previsão dos dados de teste no ambiente de produção. Mas, se começarmos a seguir o processo mencionado, podemos enfrentar problemas como a construção e treinamento de modelos de aprendizado de máquina, já que isso é demorado e requer conhecimentos em domínios como programação, estatística, ciência de dados, etc. No entanto, para superar esses desafios, o Automated Machine Learning (AutoML) surge como uma das soluções mais populares que pode automatizar muitos aspectos do pipeline de machine learning. Neste artigo, discutiremos como o AutoML pode ser utilizado para a detecção precoce de doenças cardíacas, através de um estudo de caso de vida real.  O problema relacionado ao coração é uma das principais causas de morte em todo o mundo. A única maneira de reduzir esse tipo de impacto é detectar a doença precocemente com alguns métodos automatizados, para que menos tempo seja consumido e, depois disso, tomar algumas medidas preventivas para reduzir seu efeito. Então, mantendo esse problema em mente, exploraremos um dos conjuntos de dados relacionados aos registros médicos dos pacientes para construir um modelo de aprendizado de máquina a partir do qual podemos prever a probabilidade de um paciente ter doença cardíaca. Esse tipo de solução pode ser facilmente aplicado em hospitais para que os médicos possam fornecer alguns tratamentos o mais rápido possível. O pipeline completo do modelo que seguimos neste estudo de caso é mostrado abaixo. Fig.1 AutoML Model Pipeline | Image by Author Antes de começar a implementar, vamos importar as bibliotecas necessárias, incluindo NumPy para manipulação de matrizes, Pandas para análise de dados e Matplotlib para visualização de dados. Depois de importar todas as bibliotecas necessárias, carregaremos nosso conjunto de dados e utilizaremos o Pandas DataFrame para armazená-lo de maneira otimizada. Em seguida, realizaremos a pré-processamento de dados para preparar os dados para modelagem e generalização. Depois de preparar os dados para o modelo de aprendizado de máquina, usaremos uma das bibliotecas de aprendizado de máquina automatizadas mais populares chamada H2O.ai para criar e treinar o modelo. A principal vantagem dessa plataforma é que ela fornece uma API de alto nível, na qual podemos facilmente automatizar muitos aspectos do pipeline, incluindo Engenharia de Recursos, Seleção de Modelo, Limpeza de Dados, Sintonia de Hiperparâmetros, etc., diminuindo drasticamente o tempo necessário para treinar o modelo de aprendizado de máquina para qualquer projeto de ciência de dados. Agora, para construir o modelo, usaremos a API da biblioteca H2O.ai, e para isso, teremos que especificar o tipo de problema, se é um problema de regressão ou classificação, ou algum outro tipo. Com o AutoML, podemos facilmente criar modelos precisos e confiáveis para a detecção precoce de doenças cardíacas, o que pode salvar muitas vidas. Em resumo, o AutoML é uma solução poderosa para a detecção precoce de doenças cardíacas e outros problemas de saúde. Se queremos nos manter à frente na corrida tecnológica, é hora de investir em tecnologias como o AutoML e garantir que possamos fornecer tratamentos mais rápidos e eficazes para nossos pacientes.