In any health-care system, early identification of individuals who are most at risk of developing an illness is vital, not only to ensure that a patient is provided with the appropriate treatment, but also to avoid the considerable costs associated with unnecessary hospitalization. To achieve this goal there is a need for a breakthrough prediction method that is capable of dealing with a real world medical data which is inherently complex. In this study, we show how standard classification algorithms can be employed collectively to predict the length of stay in a hospital of a patient in the upcoming year, based on their medical history. Multiple classifiers are used to perform the prediction task, since real world medical data is significantly complex making the classification task very challenging. The data is voluminous, consists of wide range of class values some of which with a few instances, and it is highly unbalanced making the classification of minority classes very difficult. We propose two Sequential Ensemble Classification (SEC) schemes, one based on an ensemble of homogeneous classifiers, and a second based on a heterogeneous ensemble of classifiers, in three hierarchical granularity levels. The goal of using this system is to provide increased performance over the standard classifiers. This method is highly beneficial when dealing with complex data which is multi-class and highly unbalanced.

Estudos atuais na área de Interação Humano-Computador evidenciam a importância de se considerar aspectos emocionais na interação com sistemas computacionais. Acredita-se que ao permitir agentes artificiais identificar emoções de usuários, em uma interação humano-computador, torna-se possível induzir e despertar emoções a fim de estimulá-los em suas atividades. Um dos grandes desafios dos pesquisadores em Interação humano-computador é prover sistemas capazes de reconhecer, interpretar e reagir de modo inteligente e sensível às emoções do usuário, para atender aos requisitos do maior número possível de indivíduos; um dos caminhos que se apresenta é o desenvolvimento de sistemas flexíveis. O principal objetivo de se promover essa interação emotiva é contribuir para o aumento da coerência, consistência e credibilidade das reações e respostas computacionais providas durante a interação humana via interface humano-computador. Nesse contexto, surge a oportunidade de explorar sistemas computacionais capazes de identificar e inferir o estado emocional do usuário em tempo de execução. Este projeto tem como objetivo desenvolver e avaliar um modelo que possa: i.) identificar o estado emocional do usuário; ii.) prover um mecanismo de persuasão com vistas a mudar o estado emocional do usuário (com um estudo de caso em player de música) e; iii.) explorar a abordagem flexível na persuasão (de acordo com o estado emocional particular de cada usuário) através de mecanismos persuasivos que poderão variar entre um player de música, jogos e/ou vídeos. Assim, ao longo do estudo, o modelo baseado em Comitê de Classificação se mostrou eficiente na identificação das emoções básicas (alegria, aversão, medo, neutro, raiva, surpresa e tristeza) com média de acurácia superior a 80% e, ainda, observou-se a satisfação dos usuários mediante a aplicação do modelo com o player de música. / Current studies in the field of Human-Computer Interaction highlight the relevance of emotional aspects while interacting with computers systems. It is believed that allowing intelligent agents to identify users emotions, they can induce and awaken emotions in order to stimulate them while interacting with computers. A major challenge for researchers in human-computer interaction is to provide systems capable of recognizing, interpreting and reacting intelligently and sensitively to the emotions of the user, to meet the requirements of the largest possible number of individuals. One of the ways presented in this project is the development of flexible systems to meet a large number of emotions/behaviors. The main objective of promoting this emotional interaction is to contribute to increasing the coherence, consistency and credibility of reactions and computational responses provided during human interaction via human-computer interface. In this context, the opportunity arises to explore computational systems able to identify and infer the emotional state of the user at runtime. This project aims to develop and evaluate a model that can: i.) identify the emotional state of the user/developer; ii.) provide a mechanism of persuasion in order to change the emotional state of the user (with a case study in music player) and; iii.) explore the flexible approach in persuasion (according to the particular emotional state of each user) through persuasive mechanisms that may vary from a music player, games and/or videos. Thus, throughout the study, the Rating Committee based model is efficient for identification of basic emotions (happiness, disgust, fear, neutral, anger, surprise and sadness) with average accuracy higher than 80% and also noted himself to user satisfaction by applying the model to the music player.

Estudos atuais na área de Interação Humano-Computador evidenciam a importância de se considerar aspectos emocionais na interação com sistemas computacionais. Acredita-se que ao permitir agentes artificiais identificar emoções de usuários, em uma interação humano-computador, torna-se possível induzir e despertar emoções a fim de estimulá-los em suas atividades. Um dos grandes desafios dos pesquisadores em Interação humano-computador é prover sistemas capazes de reconhecer, interpretar e reagir de modo inteligente e sensível às emoções do usuário, para atender aos requisitos do maior número possível de indivíduos; um dos caminhos que se apresenta é o desenvolvimento de sistemas flexíveis. O principal objetivo de se promover essa interação emotiva é contribuir para o aumento da coerência, consistência e credibilidade das reações e respostas computacionais providas durante a interação humana via interface humano-computador. Nesse contexto, surge a oportunidade de explorar sistemas computacionais capazes de identificar e inferir o estado emocional do usuário em tempo de execução. Este projeto tem como objetivo desenvolver e avaliar um modelo que possa: i.) identificar o estado emocional do usuário; ii.) prover um mecanismo de persuasão com vistas a mudar o estado emocional do usuário (com um estudo de caso em player de música) e; iii.) explorar a abordagem flexível na persuasão (de acordo com o estado emocional particular de cada usuário) através de mecanismos persuasivos que poderão variar entre um player de música, jogos e/ou vídeos. Assim, ao longo do estudo, o modelo baseado em Comitê de Classificação se mostrou eficiente na identificação das emoções básicas (alegria, aversão, medo, neutro, raiva, surpresa e tristeza) com média de acurácia superior a 80% e, ainda, observou-se a satisfação dos usuários mediante a aplicação do modelo com o player de música. / Current studies in the field of Human-Computer Interaction highlight the relevance of emotional aspects while interacting with computers systems. It is believed that allowing intelligent agents to identify users emotions, they can induce and awaken emotions in order to stimulate them while interacting with computers. A major challenge for researchers in human-computer interaction is to provide systems capable of recognizing, interpreting and reacting intelligently and sensitively to the emotions of the user, to meet the requirements of the largest possible number of individuals. One of the ways presented in this project is the development of flexible systems to meet a large number of emotions/behaviors. The main objective of promoting this emotional interaction is to contribute to increasing the coherence, consistency and credibility of reactions and computational responses provided during human interaction via human-computer interface. In this context, the opportunity arises to explore computational systems able to identify and infer the emotional state of the user at runtime. This project aims to develop and evaluate a model that can: i.) identify the emotional state of the user/developer; ii.) provide a mechanism of persuasion in order to change the emotional state of the user (with a case study in music player) and; iii.) explore the flexible approach in persuasion (according to the particular emotional state of each user) through persuasive mechanisms that may vary from a music player, games and/or videos. Thus, throughout the study, the Rating Committee based model is efficient for identification of basic emotions (happiness, disgust, fear, neutral, anger, surprise and sadness) with average accuracy higher than 80% and also noted himself to user satisfaction by applying the model to the music player.