Análise Preditiva de Sepse em Unidades de Terapia Intensiva utilizando Machine Learning - Santos, Ana F.; Alves, Gustavo A.; Tavares, Mariana F.; Andrade, Michelle (Anais do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS); 2026: Anais do XXVI Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde, 2026)
A sepse é a principal causa de morte evitável no mundo, com taxas de mortalidade no Brasil chegando a 60%. Este artigo apresenta um trabalho baseado em dados reais da UTI da Santa Casa de Misericórdia de Belo Horizonte na identificação precoce da sepse. Nossa abordagem integra dados de sinais vitais e o protocolo NEWS com modelos de Machine Learning para prever a deterioração clínica. Resultados preliminares utilizando modelos de Ensemble mostram ser promissores, como o Gradient Boosting com F1-Score de 89% para predição da sepse com 6h de antecedência, 88% para 12h e 85% para 24h, equilibrando o trade-off entre detecção e precisão diagnóstica.