Avaliando Métodos de Aprendizado de Máquina na Concepção de uma Abordagem para Predição Antecipada do Risco de Mortalidade em UTIs

  • Alexandre Renato Rodrigues de Souza IFRS / UFPEL
  • Fabrício Neitzke Ferreira IFSUL
  • Rodrigo Blanke Lambrecht UCPEL / LIFEMED
  • Leonardo Costa Reichow LIFEMED
  • Renata Hax Sander Reiser UFPEL
  • Adenauer Correa Yamin UCPEL / UFPEL

Resumo


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.
Palavras-chave: Mortalidade, Aprendizado de Máquina, UTI, Deterioração, Alerta Prococe, Sinais Vitais

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Publicado
31/07/2022
SOUZA, Alexandre Renato Rodrigues de; FERREIRA, Fabrício Neitzke; LAMBRECHT, Rodrigo Blanke; REICHOW, Leonardo Costa; REISER, Renata Hax Sander; YAMIN, Adenauer Correa. Avaliando Métodos de Aprendizado de Máquina na Concepção de uma Abordagem para Predição Antecipada do Risco de Mortalidade em UTIs. In: SEMINÁRIO INTEGRADO DE SOFTWARE E HARDWARE (SEMISH), 49. , 2022, Niterói. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2022 . p. 206-211. ISSN 2595-6205. DOI: https://doi.org/10.5753/semish.2022.223058.