Identification of Sepsis Subphenotypes via ICU Data Clustering - Assis, Giovana; Mello, Victoria F.; Ribeiro, Haniel B.; Barros, Alexandre G.; Pappa, Gisele L.; Meira Jr., Wagner (Anais do Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC); 2024: Anais do XXI Encontro Nacional de Inteligência Artificial e ComputacionalDO - 10.5753/eniac.2024.245281, 2024)
Este estudo tem como objetivo identificar subfenótipos de sepse em pacientes de UTI usando técnicas de clusterização em dados clínicos do MIMIC-IV. Dados ausentes foram imputados usando MissForest. Aplicamos UMAP (trustworthiness = 0,97) para redução de dimensionalidade e K-means (K = 5, silhouette score = 0,30) para clusterização, revelando cinco subfenótipos distintos com características clínicas únicas. Nossos achados sugerem que esses subfenótipos podem orientar diagnósticos mais eficientes e tratamentos personalizados, superando as limitações do escore SOFA atual. Os resultados destacam a necessidade de explorar variáveis adicionais para melhorar o diagnóstico e tratamento da sepse.