Modelo de aprendizado de máquina para predição da sepse e avaliação da gravidade com foco em mortalidade - Leidemer, Luiza S. B.; Geyer, Claúdio F. R. (Anais da Escola Regional de Alto Desempenho da Região Sul (ERAD-RS); 2025: Anais da XXV Escola Regional de Alto Desempenho da Região SulDO - 10.5753/eradrs.2025.6833, 2025)
A sepse é uma resposta inadequada a infecções, com alta taxa de mortalidade, especialmente no Brasil. O estudo visa desenvolver modelos para predizer a mortalidade por sepse, superando métodos tradicionais e avaliando o desempenho em bancos de dados de diferentes países, incluindo o brasileiro, além de examinar questões éticas da implementação clínica. Serão utilizados algoritmos como Random Forest e XGBoost, com pré-processamento de dados, como limpeza, normalização e estratificação. Os dados serão coletados de hospitais e bases como MIMIC e eICU. Espera-se identificar o melhor modelo, explorar os vieses entre as bases de dados e avaliar a aplicabilidade clínica dos algoritmos, com a percepção dos profissionais de saúde.