Transfer Learning para Doença Renal Crônica: Avaliando a Generalização de Modelos em Diferentes Cenários Clínicos - Pregardier, Rafael C.; Silva, Luis A. L.; Costa, Rafael A. da; Caetano, Gabriel V. S.; Assunção, Joaquim V. C.; Poli-de-Figueiredo, Carlos E.; Reinheimer, Isabel C. (Anais do Seminário Integrado de Software e Hardware (SEMISH); 2026: Anais do LIII Seminário Integrado de Software e Hardware, 2026)
A Doença Renal Crônica (DRC) exige modelos preditivos robustos frente à heterogeneidade populacional e escassez de dados. Este estudo avalia estratégias de Transfer Learning (TL) em dados tabulares para predição de progressão da DRC sob domain shift, comparando MLP com fine-tuning, TASC (modelo proposto) e TabPFN a modelos treinados do zero. O desempenho variou conforme a similaridade entre domínios: o TASC destacou-se em métricas clínicas com menor domain shift, enquanto o TabPFN apresentou alta discriminação, mas desempenho inferior em métricas balanceadas. Os resultados reforçam a importância de considerar o domain shift na escolha de modelos preditivos em nefrologia.