Um Modelo de Predição de Mortalidade em Unidades de Terapia Intensiva Baseado em Deep Learning - Schmidt, Diogo; da Silva, Denise Bandeira; da Costa, Cristiano André; Righi, Rodrigo da Rosa (Anais do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS); 2018: Anais do XVIII Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde, 2018)
Cada vez mais, pesquisas na área da medicina vêm utilizando a técnica de Deep Learning na tentativa de melhorar a qualidade dos sistemas de Apoio à Decisão Clínica. Diversos índices prognósticos convencionais são utilizados em Unidades de Terapia Intensiva (UTIs) para avaliar o risco de morte. Entretanto, esses índices ainda não conseguem prever com precisão o risco de morte. O objetivo deste trabalho é apresentar um modelo baseado em Deep Learning, na área de medicina intensiva, para a predição do risco de morte, a fim de tornar a decisão terapêutica mais eficiente. O modelo de predição proposto é formado por uma Rede Neural Convolucional (RNC) dividida em cinco estágios e contendo nove camadas ocultas. Neste trabalho, de abordagem quantitativa, é dado um enfoque experimental através da comparação do poder preditivo do modelo proposto com um dos modelos de predição mais utilizados em UTIs, o Acute Physiology and Chronic Health Evaluation II (APACHE II). Os dados utilizados foram obtidos através da extração de informações contidas em registros médicos da base de dados Multiparameter Intelligent Monitoring in Intensive Care III (MIMIC III). Para avaliar o desempenho dos modelos foram utilizadas as medidas de acurácia, sensibilidade, especificidade e área sob a curva ROC (AUC). Comparando o desempenho do modelo proposto com o APACHE II, observou-se que ele apresentou bons resultados ao atingir AUC acima de 0,80, enquanto o APACHE II atingiu AUC de 0,71.