60-hours Sepsis Prediction in ICU Patients - Chaves, Alícia Marzola; Santos, João M. F.; Miranda, Letícia Ribeiro; Barros, Alexandre G.; Meira Jr., Wagner; Pappa, Gisele (Anais do Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC); 2024: Anais do XXI Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional, 2024)
O presente estudo explora o uso de técnicas simples de aprendizado de máquina para prever o desenvolvimento de sepse em pacientes internados na unidade de tratamento intensivo (UTI). Utilizando dados no intervalo de 06 horas antes da admissão na UTI até 06 horas após a internação, analisando 26 atributos dos pacientes que atendiam os critérios para predição de sepse e balanceando o número de casos sépticos e não sépticos para evitar que o modelo tornasse enviesado, os métodos implementados foram capazes de prever as pessoas que adquiriram sepse nas primeiras 60 horas depois do período supracitado. Apesar do elevado número de dados faltantes e a alta taxa de falsos negativos, os resultados dessas análises são importantes para a implementação de cuidados preventivos e para as possibilidades de melhoria contínua do modelo.