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Doar sangue é um ato de solidariedade e capaz de salvar inúmeras vidas. A falta de sangue é um problema recorrente na sociedade, que parece ter sido agravada com o advento da pandemia da COVID-19. Instituições de saúde costumam promover campanhas periodicamente no intuito de aumentar a captação de doadores. Ações como essa são importantes para manter os estoques condizentes com a demanda populacional. Este trabalho apresenta a utilização de técnicas de machine learning para predição de fidelização de doadores de sangue. Trata-se de um trabalho em andamento com resultados preliminares promissores e que possibilitará auxiliar em políticas de captação e fidelização de doadores.

Cenários online são cada vez mais comuns, propiciando grandes oportunidades de analise de dados. Frequentemente, esses dados contém informações sensíveis de indivíduos e, portanto, devem ser anonimizados para garantir sua privacidade. Este trabalho propõe DOCA, uma abordagem diferencialmente privada para publicação de streaming de dados em cenários não interativos utilizando uma estratégia de microagregação online para obtenção de melhor utilidade.