Auxílio ao Diagnóstico para Predição de Morte Súbita em Pacientes Chagásicos a Partir de Dados Clínicos: uma Abordagem baseada em Aprendizagem de Máquina

  • Pedro E. O. Primo UFC
  • Weslley L. Caldas UFC
  • Gabriel S. Almeida UFC
  • Luan P. L. Brasil UFC
  • Carlos H. L. Cavalcante IFCE
  • João P. V. Madeiro UFC
  • Danielo G. Gomes UFC
  • Roberto C. Pedrosa UFRJ

Resumo


A doença de Chagas (DC) afeta cerca de 7 milhões de pessoas no mundo e pode levar à Morte Súbita Cardíaca (MSC) do paciente por cardiomiopatia, cuja evolução pode ser controlada com diagnóstico precoce. Neste artigo, foram utilizados 7 algoritmos de aprendizagem de máquina com uma base de dados clínicos de pacientes chagásicos, objetivando a classificação em alta ou baixa predisposição do paciente à MSC, com seleção de atributos e balanceamento dos dados. Os melhores resultados indicam AUC:85.35 e F1:75.79 para o algoritmo K-Vizinhos Mais Próximos. Devido ao forte impacto nos modelos de aprendizagem de máquina, sugerimos o uso da Taquicardia Ventricular Não Sustentada e Extrassístole Ventricular Total como indicadores de MSC iminente.

Referências

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Publicado
15/06/2021
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PRIMO, Pedro E. O.; CALDAS, Weslley L.; ALMEIDA, Gabriel S.; BRASIL, Luan P. L.; CAVALCANTE, Carlos H. L.; MADEIRO, João P. V.; GOMES, Danielo G.; PEDROSA, Roberto C.. Auxílio ao Diagnóstico para Predição de Morte Súbita em Pacientes Chagásicos a Partir de Dados Clínicos: uma Abordagem baseada em Aprendizagem de Máquina. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE COMPUTAÇÃO APLICADA À SAÚDE (SBCAS), 21. , 2021, Evento Online. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2021 . p. 335-345. ISSN 2763-8952. DOI: https://doi.org/10.5753/sbcas.2021.16077.

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