Aprendizado por Transferência na Construção de Modelos Preditivos de Doença Renal Crônica - Caetano, Gabriel V. S.; Reinheimer, Isabel C.; Melo, Solana de; Bellinaso, Maria E. S.; Ribeiro, Laura M.; Quadros, Isabela V. de; Mattiello, Giovana A.; Rodrigues, Rafaela J. K.; Poli-de-Figueiredo, Carlos E.; Silva, Luis A. L. (Anais da Escola Regional de Aprendizado de Máquina e Inteligência Artificial da Região Sul (ERAMIA-RS), 2025)
Este trabalho explora Aprendizado por Transferência (TL) sobre dados tabulares na predição de progressão da Doença Renal Crônica (DRC). Um modelo de redes neurais foi pré-treinado com dados de 880 pacientes idosos (≥60 anos) e ajustado para 258 pacientes adultos (<60 anos). Em comparação a um modelo fonte treinado, a abordagem de TL alcançou a maior acurácia (88,46%) e precisão (92,31%), com um F1-Score de 80,0%. Os resultados sugerem que o TL é uma estratégia eficaz para desenvolver modelos preditivos robustos em cenários clínicos com dados tabulares limitados.