Exploração Visual e Computacional de Dados Clínicos para Monitoramento de Indicadores Cardiovasculares - Menezes, Guilherme P.; Marcolino, Miriam A. Z.; Lara, Luciana R. de; Polanczyk, Carisi A.; Freitas, Carla M. D. S. (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)
Este estudo integra exploração visual e aprendizado de máquina para monitorar indicadores na assistência cardiovascular. Inicialmente, estamos investigando dois indicadores: mortalidade hospitalar e reinternação em 30 dias. A partir de dados de internações, procedimentos cardiovasculares e CID-10, realizamos engenharia de atributos e treinamos Random Forest e XGBoost. Houve ganho expressivo para reinternação após oversampling (recall até 0,98), ao passo que a mortalidade apresenta maior dificuldade preditiva. Apresentamos resultados preliminares e discutimos limitações, vieses e próximos passos.