Análise e classificação de riscos e sintomas de Parkinson

Análise e classificação de riscos e sintomas de Parkinson

Contexto

A doença de Parkinson é uma condição neurodegenerativa progressiva que afeta o controle dos movimentos e as funções cognitivas. Ela ocorre frequentemente em pessoas com mais de 60 anos e se manifesta através de uma combinação de sintomas motores (tremor, rigidez, bradicinesia, instabilidade postural) e sintomas não motores (distúrbios do sono, constipação, depressão, problemas de fala).

O diagnóstico precoce e o monitoramento da evolução da doença são essenciais para otimizar o tratamento e melhorar a qualidade de vida dos pacientes. A Inteligência Artificial permite a análise complexa de dados clínicos e do estilo de vida para:

• identificação de fatores de risco
• classificação de pacientes
• estimativa da progressão da doença

Para resolver este problema você terá à disposição dois arquivos:

• train.csv – contém todas as variáveis, incluindo Diagnosis, para treinamento dos modelos
• test.csv – contém as mesmas variáveis, sem a coluna Diagnosis, e os dados deste arquivo são usados para gerar as predições

Descrição do conjunto de dados

Requisitos

Para este problema você deve resolver 3 tarefas.

Task 1 – Cardiometabolic Risk Score (20 pontos)

Calcule para cada paciente do conjunto de teste uma pontuação de risco cardiovascular e metabólico baseada nas colunas existentes (Hypertension, Diabetes, BMI).

• Fórmula:

1CardiometabolicRiskScore = (Hypertension == 1) + (Diabetes == 1) + (BMI > 30)

CardiometabolicRiskScore é uma pontuação simples que avalia o risco cardiovascular e metabólico do paciente.
Cada componente adiciona um ponto à pontuação:

• Hipertensão: se o paciente tem pressão arterial elevada, adiciona-se 1 ponto.

• Diabetes: se o paciente tem diabetes, adiciona-se 1 ponto.

• BMI > 30: se o índice de massa corporal indica obesidade (BMI acima de 30), adiciona-se 1 ponto.

• Answer no arquivo de submissão será o valor numérico calculado para cada paciente do conjunto de teste.

Task 2 – Lifestyle Risk Index (20 pontos)

Calcule uma pontuação que avalia o risco relacionado ao estilo de vida baseado nas colunas existentes (Smoking, AlcoholConsumption, PhysicalActivity).

• Fórmula:

1LifestyleRiskIndex = (Smoking == 1) + (AlcoholConsumption > 2) + (PhysicalActivity < 1)

LifestyleRiskIndex é uma pontuação que avalia o risco associado ao estilo de vida do paciente.
Cada componente contribui com um ponto para a pontuação:

• Smoking: se o paciente fuma, adiciona-se 1 ponto.
• AlcoholConsumption > 2: se o paciente consome mais de 2 unidades de álcool por semana, adiciona-se 1 ponto.
• PhysicalActivity < 1: se o paciente realiza menos de uma hora de atividade física por semana, adiciona-se 1 ponto.

A pontuação final varia entre 0 (estilo de vida sem risco) e 3 (presença de todos os fatores de risco), oferecendo uma medida simples do impacto do estilo de vida na saúde.

Task 3 – Classificação Parkinson (60 pontos)

Construa um modelo de classificação que prediga Diagnosis (0 = saudável, 1 = Parkinson) baseado em todas as informações disponíveis em train.csv. Você pode escolher usar todas as informações do conjunto de treinamento para a classificação do modelo ou pode selecionar as informações mais adequadas.

• As predições para cada paciente de test.csv devem estar na forma 0/1.
• Answer no arquivo de submissão será 0 (saudável) ou 1 (sofre de Parkinson) para cada paciente.

Formato do arquivo de submissão

O arquivo submission.csv deve conter:

• PatientID - representa o ID do paciente e é obtido do arquivo test.csv;
• subtaskID pode ser: Task1, Task2, Task3
• Answer representa o valor calculado para o paciente indicado por PatientID na tarefa indicada por subtaskID.

Avaliação

Para a subtarefa 3, a pontuação é atribuída de acordo com as seguintes regras:

• AUC ≥ 0.95 → 60 pontos
• AUC ≤ 0.70 → 0 pontos
• Intervalo entre eles: pontuação proporcional

Para as subtarefas 1–2 é avaliado exatamente (por comparação).