Previsão de desfecho para pacientes internados com covid-19
DOI:
https://doi.org/10.59681/2175-4411.v16.iEspecial.2024.1362Palavras-chave:
Explainable, Desfecho COVID-19, Machine LearningResumo
Objetivo: Este estudo tem como objetivo avaliar a eficácia de modelos de Machine Learning (ML) na previsão de desfechos para pacientes diagnosticados com COVID-19 considerando dados de prontuários e exames. Método: Foram investigados diversos algoritmos de ML e técnicas Explainable em dados de evolução clínica dos pacientes internados no Hospital Universitário Pedro Ernesto (HUPE) durante os anos de 2020 e 2021. Resultados: O modelo Random Forest foi considerado o mais eficiente, com uma acurácia de 74% na etapa de validação. Além disso, técnicas baseadas em Explainable Artificial Intelligence mostram que alterações no número de bastões e a prescrição de noradrenalina foram as variáveis que tiveram maior impacto na previsão de desfechos. Conclusão: Os resultados incentivam instituições de saúde a usarem métodos baseados em apoio à decisão para organizarem ou mesmo priorizarem o atendimento de seus pacientes.
Referências
Hastie T, Tibshirani R, Friedman J. The elements of statistical learning: Data mining, inference, and prediction. In Springer, chapter 15; 2009. DOI: https://doi.org/10.1007/978-0-387-84858-7
Quinlan J R. Induction of decision trees. Machine Learning. 1986;1(1):81–106. DOI: https://doi.org/10.1007/BF00116251
Breiman L. Random Forests. Machine Learning. 2001; 45 (1):5–32. DOI: https://doi.org/10.1023/A:1010933404324
Chen T, Guestrin C. Xgboost: A scalable tree boosting system. In Proceedings of the 22nd ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, KDD’16, New York, NY, USA. Association for Computing Machinery. 2016; 785–794. DOI: https://doi.org/10.1145/2939672.2939785
Fukushima K, Miyake S. Neocognitron: A Self-Organizing Neural Network Model for a Mechanism of Visual Pattern Recognition. Competition and Cooperation in Neural Nets. Lecture Notes in Biomathematics. v 45. Springer. 1986;267–285. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-642-46466-9_18
Haykin S. Redes Neurais. 2ed. Bookman; 2001.
Lundberg SM, Lee S-I. A unified approach to interpreting model predictions. In Guyon, I., Luxburg, U. V., Bengio, S., Wallach, H., Fergus, R., Vishwanathan, S., and Garnett, R., editors, Advances in Neural Information Processing Systems. Curran Associates, Inc.; v.30; 2017.
Silva AO, Santos BS, Tondato R, Lima RHP. Uso de machine learning para previsão da evolução de casos de srag incluindo casos de COVID-19 considerando variáveis clínicas e demográficas. Trabalho de conclusão de curso. Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT); 2021.
Wollenstein-Betech S, Silva AAB, Fleck JL, Cassandras CG, Paschalidis IC. Physiological and socioeconomic characteristics predict COVID-19 mortality and resource utilization in Brazil. PLOS ONE; 2020;15(10):e0240346. DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0240346
Hu C, Liu Z, Jiang Y, Shi O, Zhang X, Xu K, Suo C, Wang Q, Song Y, Yu K, Mao X, Wu X, Wu M, Shi T, Jiang W, Mu L, Tully DC, Xu L, Jin L, Li S, Tao X, Zhang T, Chen X. Early prediction of mortality risk among patients with severe COVID-19, using machine learning. International Journal of Epidemiology. 2020; 49(6):1918–1929. DOI: https://doi.org/10.1093/ije/dyaa171
Hastie T, tibshirani R. Generalized Additive Models. Chapman & Hall/CRC Monographs on Statistics & Applied Probability. Taylor & Francis; 1990.
Stone M. Cross-Validatory Choice and Assessment of Statistical Predictions". Journal of the Royal Statistical Society, Series B (Methodological). 1974; 36 (2): 111–147. DOI: https://doi.org/10.1111/j.2517-6161.1974.tb00994.x
Chawla NV, Bowyer KW, Hall LO, Kegelmeyer WP. SMOTE: Synthetic Minority Over-sampling Technique. Journal of Artificial Intelligence Research. 2002;16: 321–357. DOI: https://doi.org/10.1613/jair.953
Goutte C, Gaussier E. A probabilistic interpretation of precision, recall and f-score, with implication for evaluation. In Losada, D. E. and Fernández-Luna, J. M., editors, Advances in Information Retrieval. Springer Berlin Heidelberg. 2005; 345–359. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-540-31865-1_25
Liu H, Motoda, H. Perspectives of Feature Selection. Springer US, Boston, MA. 1998; 17-41. DOI: https://doi.org/10.1007/978-1-4615-5689-3_2
Holanda WD, Silva LC, César Sobrinho AAC. Estratégias Preditivas na Detecção do Agravamento do Quadro Clínico de Pacientes com COVID-19: Uma Revisão de Escopo J. Health Inform. 2021 Outubro-Dezembro; 13(4): 128-32.
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