Avaliando Métodos de Aprendizado de Máquina na Concepção de uma Abordagem para Predição Antecipada do Risco de Mortalidade em UTIs - Souza, Alexandre Renato Rodrigues de; Ferreira, Fabrício Neitzke; Lambrecht, Rodrigo Blanke; Reichow, Leonardo Costa; Reiser, Renata Hax Sander; Yamin, Adenauer Correa (Anais do Seminário Integrado de Software e Hardware (SEMISH); 2022: Anais do XLIX Seminário Integrado de Software e Hardware, 2022)
Esta pesquisa tem por objetivo central a concepção de uma abordagem para predição do risco de mortalidade em UTIs. Foi empregada uma coorte de 17.734 pacientes provenientes do Banco de Dados MIMIC-III, sendo consideradas 10 variáveis preditoras de entrada e 8 métodos de Aprendizado de Máquina. A melhor performance foi alcançada pelo método Gradient Boosting Machine (GBM), que atingiu 0,843 (±0,015) de AUC e 0,503 (±0,048) de F1 score. Os resultados são promissores e, em alguns casos, superiores a outras propostas identificadas na revisão de literatura.