Aprendizado de máquinas para predição de resistência microbiana
DOI:
https://doi.org/10.59681/2175-4411.v16.iEspecial.2024.1264Palavras-chave:
Unidade de Terapia Intensiva, Aprendizado de Máquina, Resistência MicrobianaResumo
A resistência a antibióticos representa uma preocupação significativa para a saúde global, particularmente em unidades de terapia intensiva (UTIs), onde o diagnóstico rápido é essencial. Objetivo do estudo: Testar algoritmos de aprendizado de máquina para prever a resistência bacteriana em UTIs; Métodos: Os fatores idade, gênero, tipo de amostra, antibiótico testado e coloração de Gram das bactérias foram retirados do banco de dados MIMIC-III e usados para treinamento de seis modelos de aprendizado de máquinas. Resultados: O Extreme Gradient Boosting demonstrou a maior precisão de previsão, com 84,53%. Conclusão: o aprendizado de máquina poderia oferecer uma solução para a detecção precoce da resistência a antibióticos, melhorando assim o cuidado do paciente e o manejo dos antibióticos.
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