SEPTRON: Predição de Sepse usando Transformer, Ontologia e Algoritmo Bioinspirado - Silva Júnior, Lourival G. da; Andrade, Rossana M. C.; Celestino Jr., Joaquim (Anais Estendidos do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS), 2026)
A predição de sepse em pacientes de Unidades de Terapia Intensiva (UTIs) permanece desafiadora. Este trabalho propõe o SEPTRON (Sepsis Prediction using Transformer, Ontology and BioiNspired Algorithm), um modelo híbrido para predição de sepse que integra ontologia, Algoritmo Genético (AG) e Transformer. As contribuições incluem: (i) pipeline replicável; (ii) dataset curado; (iii) Transformer para dados estruturados; e (iv) variáveis clínicas relevantes. Utilizando janelas de 4 horas nas primeiras 72 horas de internação, o SEPTRON alcançou desempenho competitivo (AUC-ROC 0,83 e revocação 0,76) quando comparado com outros modelos. Os resultados indicam abordagem promissora à decisão clínica na antecipação do risco de sepse em UTI.