Avaliação do Desempenho de Modelos de Aprendizado de Máquina na Predição da Mortalidade por Sepse em Diferentes Bancos de Dados - Leidemer, Luiza S. B.; Bidart, João P. M.; Pavinato, Marcus V. D.; Goldani, Luciano Z.; Geyer, Claúdio F. R. (Anais da Escola Regional de Aprendizado de Máquina e Inteligência Artificial da Região Sul (ERAMIA-RS); 2025: Anais da I Escola Regional de Aprendizado de Máquina e Inteligência Artificial da Região Sul, 2025)
A sepse é uma resposta inadequada a infecções, com alta mortalidade, especialmente no Brasil. O estudo visa desenvolver modelos para predizer a mortalidade por sepse, superando métodos tradicionais e avaliando desempenho em bancos de diferentes países. Serão utilizados os algoritmos Decision Tree, Random Forest e XGBoost. Os dados serão coletados de hospitais e bases como MIMIC. Como resultados preliminares, na base MIMIC-IV, o RF apresentou melhor desempenho, com equilíbrio entre precisão, sensibilidade e boa AUC. Na base brasileira, os modelos mostraram overfitting e queda de performance em teste. Espera-se resolver problemas, identificar o melhor modelo, explorar vieses entre bases e avaliar aplicabilidade clínica dos algoritmos.