Uso de Aprendizado de Máquina para Predizer o Comportamento do Doador de Sangue: Uma Revisão da Literatura

Serviços de Hemoterapia, chamados comumente de Unidades Hemoterápicas, muitas vezes tem problemas para convocar doadores de sangue em épocas de crise ou em situações de emergência como a recente pandemia do COVID-19. Além disso, nesses serviços existe uma preocupação constante em os estoques de sangue em patamares seguros e aceitáveis. Este artigo apresenta uma revisão sistemática da literatura sobre o uso de técnicas de aprendizado de máquina que ajudem a obter uma melhor compreensão sobre os fatores que influenciam o comportamento futuro do doador para poder prevê-lo com maior precisão e assim definir estratégias para convocar e aumentar o número de doadores ativos. Foram revisados 17 artigos, selecionados dos 171 artigos recuperados inicialmente de 5 bases indexadas. O artigo, também, discorre sobre os 10 trabalhos considerados mais relevantes para o entendimento do comportamento dos doadores.