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: Anais da I Escola Regional de Aprendizado de Máquina e Inteligência Artificial da Região Sul, 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.