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.
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