Predição da mortalidade em Unidades de Terapia Intensiva utilizando redes neurais artificiais

Abstract

Pacientes com quadro médico grave são admitidos na Unidade de Terapia Intensiva (UTI) para que seus sinais vitais e exames médicos sejam monitorados frequentemente, a fim de evitar que seu quadro evolua para óbito. No entanto, são muitos os dados monitorados, dificultando a análise e o prognóstico. Com o desenvolvimento das redes neurais artificiais, um subconjunto da Inteligência Artificial, tornou-se possível a utilização de algoritmos em vários campos, capazes de identificar padrões em grandes conjuntos de dados e auxiliar na tomada de decisões. Esse trabalho tem como objetivo a criação de uma rede neural artificial para ser utilizada no campo da medicina, para a predição da mortalidade de pacientes na UTI. Para isso, utilizou-se o banco de dados Medical Information Mart for Intensive Care (MIMIC-III) [1] para extrair os sinais vitais e exame laboratoriais dos pacientes nas primeiras 24 horas após a internação e alimentar um modelo de rede neural artificial para treinamento. O projeto consiste em quatro etapas principais: extração dos dados do MIMIC-III, pré-processamento e adequação dos dados, treinamento da rede neural artificial para a escolha do melhor modelo e avaliação do modelo. O método utilizado obteve 77% de acurácia e Area Under the Receiver Operating Characteristic Curve (AUROC) de 0.86.