Modelo de Aprendizado de Máquina Prevê Mortalidade por Sepse

A sepse é uma condição médica séria que acontece quando a resposta do corpo a uma infecção prejudica seus próprios tecidos e órgãos. Isso pode levar a complicações graves e até à morte. Nos Estados Unidos e no mundo todo, a sepse é uma das principais causas de morte, especialmente entre pacientes em hospitais. Prever rapidamente e com precisão os resultados da sepse é crucial para médicos e profissionais de saúde, porque isso permite um tratamento mais ágil e melhora as chances de sobrevivência.

Apesar dos avanços na tecnologia médica, reconhecer e tratar a sepse cedo pode ser complicado. A condição pode mudar rapidamente e apresentar muitos sintomas diferentes, que variam de paciente para paciente. Para ajudar nesse desafio, os pesquisadores começaram a usar Aprendizado de Máquina, um tipo de inteligência artificial, para prever quais pacientes estão em risco de desfechos graves devido à sepse.

#Usando Aprendizado de Máquina para Prever Mortes por Sepse

O aprendizado de máquina se tornou uma ferramenta importante na saúde, especialmente para prever os resultados dos pacientes. Vários estudos tentaram usar aprendizado de máquina para prever as taxas de Mortalidade em pacientes com sepse. No entanto, muitos desses modelos tiveram limitações, como não escolher as características certas para analisar ou serem muito complexos para os profissionais de saúde acompanharem. Esta pesquisa tem como objetivo criar um modelo de aprendizado de máquina simples, mas eficaz, que possa ajudar os médicos a prever se um paciente pode morrer de sepse enquanto estiver no hospital.

#Coleta e Análise de Dados

Para desenvolver esse modelo preditivo, os pesquisadores reuniram informações do banco de dados MIMIC-III. Esse banco de dados contém registros de saúde de pacientes adultos admitidos em unidades de terapia intensiva de 2001 a 2012. A equipe selecionou cuidadosamente os participantes do estudo com base em critérios específicos:

1. Os pacientes devem ter 18 anos ou mais.
2. Os pacientes devem ter sido diagnosticados com sepse.

No total, 4.683 pacientes foram incluídos no estudo, que representam 17.429 internações hospitalares. Os pesquisadores então coletaram dados sobre esses pacientes, incluindo detalhes sobre demografia, diagnóstico, resultados laboratoriais e sinais vitais.

#Preparando os Dados para Aprendizado de Máquina

A preparação dos dados é um passo crítico no aprendizado de máquina. Isso envolve limpar os dados para remover erros, preencher valores ausentes e organizar os dados para análise.

Neste estudo, a equipe primeiro filtrou quaisquer características que tinham mais de 30% de valores ausentes. Para os dados restantes, eles usaram os valores médios de cada característica para preencher lacunas, depois de dividir os dados em conjuntos de treinamento e teste. Essa divisão-75% dos dados para treinamento e 25% para teste-ajuda a garantir que o modelo possa aprender de forma eficaz e ser testado com precisão.

Além disso, para lidar com o desbalanceamento de classes-onde um desfecho (como a sobrevivência) é muito mais comum que o outro (morte)-eles usaram uma técnica chamada SMOTE (Técnica de Sobreamostragem de Minorias Sintéticas). Esse método gera exemplos sintéticos da classe minoritária, o que ajuda a melhorar a capacidade do modelo de prever eventos raros.

#Escolhendo Características para o Modelo

A seleção de características é o processo de identificar as variáveis mais relevantes para a previsão. A equipe de pesquisa seguiu uma abordagem em três etapas:

1. Examinaram a literatura existente para escolher um conjunto inicial de preditores.
2. Consultaram especialistas médicos para refinar esses preditores e adicionar mais sinais vitais, características dos pacientes e indicadores laboratoriais.
3. Por fim, usaram uma técnica de aprendizado de máquina chamada Random Forest para avaliar e classificar a importância dessas características.

No final, selecionaram 35 características consideradas mais importantes para prever a mortalidade por sepse, incluindo fatores como idade, níveis de lactato e vários resultados laboratoriais.

#Criando e Testando o Modelo Preditivo

Com os dados preparados e as características selecionadas, os pesquisadores desenvolveram vários modelos de aprendizado de máquina para encontrar o que apresentasse melhor desempenho. Eles construíram modelos usando Random Forest, Gradient Boosting, Regressão Logística, Máquinas de Vetores de Suporte (SVM) e K-Nearest Neighbor (KNN).

O Random Forest se destacou como o melhor modelo para prever mortes relacionadas à sepse durante a internação. Ele alcançou uma taxa de acurácia impressionante de 90% e uma área sob a curva de característica operacional do receptor (AUROC) de 97%. Essa medida indica quão bem o modelo pode distinguir entre pacientes que vão sobreviver e aqueles que não vão.

#Entendendo a Importância das Características

Para entender como o modelo faz suas previsões, os pesquisadores utilizaram a análise SHAP (SHapley Additive exPlanations). Esse método calcula a contribuição de cada característica para previsões individuais. A análise destacou que fatores como neutrófilos mínimos, hematócrito mediano, sódio máximo e neutrófilos médios estavam entre os mais importantes na determinação dos riscos de mortalidade.

Essas descobertas são consistentes com o conhecimento médico existente, que enfatiza a relevância de certos resultados laboratoriais e sinais vitais na sepse.

#Comparação com Modelos Anteriores

Os resultados deste estudo foram comparados a outros modelos de pesquisa que usaram aprendizado de máquina para prever mortalidade por sepse. Embora muitos estudos anteriores tenham mostrado promessas, nenhum alcançou a precisão e simplicidade do modelo Random Forest desenvolvido nesta pesquisa.

A capacidade de interpretar o modelo é crucial para sua aplicação em ambientes clínicos do mundo real, pois os profissionais de saúde precisam entender e confiar nessas previsões para usá-las efetivamente no cuidado ao paciente.

#Importância das Descobertas

Esta pesquisa oferece insights valiosos sobre o uso de aprendizado de máquina para prever a mortalidade hospitalar devido à sepse. As descobertas demonstram que um modelo bem projetado pode aprimorar a tomada de decisões para os profissionais de saúde, melhorando, em última análise, os resultados dos pacientes.

Ao identificar pacientes de alto risco cedo, os clínicos podem focar seus Recursos e adaptar planos de tratamento para reduzir o risco de morte por sepse. Isso é especialmente importante em hospitais, onde a intervenção rápida é crítica.

#Limitações e Pesquisas Futuras

Embora este estudo tenha avançado bastante, também apresenta algumas limitações. Por exemplo, usou dados do banco de dados MIMIC-III, que pode não representar as tendências mais recentes em tratamento e resultados da sepse. Pesquisas futuras poderiam se beneficiar do uso de dados mais recentes de bancos de dados novos, como o MIMIC-IV.

Além disso, embora os modelos de aprendizado de máquina possam ser poderosos, eles podem ser complexos e difíceis de interpretar para os profissionais de saúde sem um treinamento adequado. Estudos futuros poderiam buscar melhorar a usabilidade desses modelos e explorar técnicas mais sofisticadas, como o aprendizado profundo.

#Conclusão

Em resumo, esta pesquisa destaca como o aprendizado de máquina pode desempenhar um papel essencial na previsão da mortalidade hospitalar por sepse. O modelo Random Forest demonstrou alta precisão e interpretabilidade, tornando-se uma ferramenta prática para os profissionais de saúde. Integrando modelos preditivos assim na prática clínica diária, os profissionais de saúde poderiam melhorar o cuidado ao paciente e, em última análise, salvar vidas. A exploração contínua do aprendizado de máquina na saúde continua a apresentar grande promessas para melhorar o manejo de condições críticas como a sepse.