Prevendo o risco de mortalidade entre idosos internados com pneumonia: uma abordagem baseada em aprendizado de m?quina

• Ano de defesa: 2022
• Autor(a) principal: SILVA, Victor Monteiro
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Palavras-chave em Português: PAC; Risco de Mortalidade; Aprendizado de M?quina; AUC; Curva ROC
• Link de acesso: http://repositorio.ifpb.edu.br/jspui/handle/177683/2584

A Pneumonia Adquirida na Comunidade (PAC) ? uma infec??o respirat?ria grave que pode causar a perda de vida em pessoas de diferentes idades, especialmente em pacientes idosos hospitalizados. Em rela??o a essa faixa et?ria, as taxas de mortalidade por PAC podem chegar a 30% de todas as causas respirat?rias de ?bito. Essa disserta??o de mestrado apresenta uma abordagem baseada em aprendizado de m?quina para prever o risco de mortalidade de pacientes idosos internados com PAC. Esse documento tem como objetivo mostrar o processo metodol?gico e as contribui??es obtidas. Algumas contribui??es foram publicadas em artigos cient?ficos que podem ser lidos por completo nos Ap?ndices A e B. A abordagem proposta ? capaz n?o apenas de classificar pacientes em risco de mortalidade durante a interna??o, como tamb?m de estimar a probabilidade relativa ? previs?o. Tamb?m ? apresentado neste documento uma an?lise acerca da import?ncia de atributos para a classifica??o do modelo. Em termos de valor de ?rea sob Curva ROC (AUC), ap?s o processo de redu??o de dimensionalidade, o modelo Regress?o Log?stica conseguiu um resultado de 0.86. O modelo treinado tamb?m consegue estimar probabilidades de classifica??o positiva que variam de 50 a 99%, ou seja, pacientes que podem vir a ?bito. Acreditamos que a abordagem criada pode auxiliar a equipe m?dica a identificar com anteced?ncia pacientes em imin?ncia de estado cr?tico, de modo a melhorar a qualidade do tratamento e aumentar suas chances de recupera??o.