Machine learning model for sepsis prediction and severity assessment with a focus on mortality

• Luiza S. B. Leidemer UFRGS
• Claúdio F. R. Geyer UFRGS

DOI: https://doi.org/10.5753/eradrs.2025.6833

Abstract

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.

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