Melhorando as Previsões de Mortalidade da Sepse com Machine Learning

A Sepse é uma condição médica séria que acontece quando o corpo reage de forma severa a uma infecção. Pode levar à falência de um ou mais órgãos, o que pode ser fatal. A sepse pode surgir sem aviso e piorar rapidinho.

#O Impacto da Sepse

Nos últimos anos, a sepse virou um problema de saúde significativo no mundo todo. Em 2017, quase 20% de todas as mortes globais estavam ligadas à sepse, o que significa cerca de 11 milhões de mortes em torno de 49 milhões de casos de sepse naquele ano. Só nos Estados Unidos, cerca de 1,7 milhão de adultos desenvolvem sepse a cada ano, resultando em aproximadamente 270.000 mortes.

Um estudo mostrou que quanto mais tempo um paciente fica internado com sepse, menos chances ele tem de sobreviver. Se um paciente tem uma média de 10 dias de internação, suas chances de sobrevivência diminuem. Como a sepse é tão séria, é vital descobrir quais fatores estão fazendo os pacientes morrerem por causa dela.

#Maneiras Tradicionais de Prever Resultados

Os médicos têm usado vários sistemas de pontuação para prever a Mortalidade em pacientes críticos com sepse. Um método comum é a pontuação SOFA, que analisa vários fatores clínicos. Embora esses sistemas possam ser úteis, eles costumam ser limitados porque só consideram um conjunto restrito de características. Isso pode resultar em avaliações incompletas da saúde do paciente e, portanto, previsões menos precisas sobre as chances de sobrevivência. Outros métodos de pesquisa, como olhar para dados passados, geralmente focam em uma única relação específica, que pode não capturar a complexidade da sepse.

Por exemplo, alguns estudos encontraram correlações entre medições específicas em pacientes e suas chances de morrer, mas geralmente analisavam apenas uma relação por vez. Essa abordagem única pode deixar de fora interações importantes entre vários fatores. Além disso, usar dados passados pode dificultar acompanhar a natureza rápida das mudanças na condição do paciente em tempo real.

#Novas Abordagens Usando Aprendizado de Máquina

Para lidar com as fraquezas dos métodos tradicionais, os pesquisadores começaram a usar técnicas de aprendizado de máquina (ML) e aprendizado profundo (DL). Esses métodos avançados podem lidar com um grande número de características e analisá-las simultaneamente, tornando-os mais eficazes na previsão de resultados em pacientes com sepse.

Estudos mostraram que alguns algoritmos de aprendizado de máquina, como Random Forest e Light GBM, podem prever a mortalidade dos pacientes de forma eficaz. Essas ferramentas estão se tornando populares na medicina e mostraram grande potencial para uma ampla gama de questões relacionadas à saúde.

No entanto, estudos anteriores enfrentaram desafios devido ao grande número de características utilizadas, o que tornava os modelos complicados e menos eficientes. Essa complexidade poderia levar ao overfitting, que significa que o modelo funciona bem em dados de treinamento, mas não se sai bem em novos dados.

#Nossa Abordagem para o Problema

No nosso trabalho, adotamos várias estratégias para superar esses problemas. Primeiro, melhoramos a qualidade dos dados usando técnicas avançadas de processamento de dados. Isso incluiu corrigir informações de pacientes faltantes ou duplicadas e simplificar variáveis categóricas. Também selecionamos características com base em uma revisão detalhada da literatura existente e conselhos de especialistas clínicos. Reduzindo para um conjunto menor de características importantes, nosso objetivo foi criar um modelo preditivo mais simples e eficaz.

Aplicamos também o método SHAP (SHapley Additive exPlanations) para melhorar a compreensão de como cada característica influenciava as previsões. Além disso, lidamos com a questão do desbalanceamento de dados usando uma técnica chamada SMOTE, que ajuda a garantir que nosso modelo possa prever resultados de forma confiável.

Nosso modelo final, especialmente o modelo Random Forest que desenvolvemos, conseguiu uma pontuação impressionante na previsão de mortalidade, com alta pontuação de Área Sob a Curva do Característica Operacional do Receptor (AUROC). Isso significa que ele foi bom em distinguir entre pacientes que sobreviveriam e aqueles que não sobreviveriam.

#Importância dos Modelos Preditivos na Saúde

O trabalho que fizemos não só melhorou a precisão das previsões, mas também tornou os modelos mais fáceis de usar em ambientes clínicos. Previsões confiáveis de mortalidade podem ajudar os hospitais a alocar melhor os recursos. Por exemplo, identificar pacientes com maior risco de morte permite que os profissionais de saúde priorizem o atendimento urgente para esses indivíduos.

Nosso modelo também pode ajudar os clínicos a tomarem decisões informadas, fornecendo uma segunda opinião com base em dados. Pode ajudar a reconhecer pacientes em risco de sepse cedo, permitindo intervenções a tempo. Essa abordagem proativa pode melhorar a eficiência dos serviços de saúde e potencialmente salvar vidas.

#Estrutura do Nosso Estudo

Para organizar melhor nossa pesquisa, dividimos em várias seções. A seção de métodos explica a fonte de dados, critérios para inclusão de pacientes, como selecionamos características e quais técnicas de processamento de dados foram usadas. A seção de resultados apresenta nossas descobertas sobre características dos pacientes e métricas de avaliação. A seção de discussão interpreta a importância dos nossos resultados, enquanto a seção de limitações aborda possíveis fraquezas em nosso estudo. Por fim, a seção de trabalho futuro sugere direções para melhorias na modelagem preditiva.

#Dados Usados para nosso Estudo

Obtivemos nossos dados de um banco de dados bem conhecido que cobre os registros de saúde de pacientes em terapia intensiva. Esse banco contém informações de um número significativo de pacientes ao longo de vários anos. Focamos especificamente em pacientes adultos com diagnóstico de sepse com base em definições reconhecidas. Para restringir nosso grupo-alvo, estabelecemos certas condições, incluindo uma estadia mínima de 24 horas na unidade de terapia intensiva do hospital.

#Processando os Dados

Para garantir que nossos dados fossem adequados para análise, tomamos medidas para limpá-los, abordando quaisquer valores ausentes e duplicatas. Agrupamos variáveis categóricas existentes para simplificar futuras análises. Por exemplo, categorizamos as raças dos pacientes em grupos mais amplos e organizamos os dados sobre antibióticos em menos categorias com base em suas características.

Além disso, para enfrentar o problema comum de desbalanceamento de dados, implementamos o SMOTE, que ajudou a equilibrar o conjunto de dados. Esse processo expandiu o número de pontos de dados, permitindo construir um modelo mais confiável.

#Avaliando o Modelo

Após processar os dados, dividimos em conjuntos de treinamento e teste. Usamos métodos como a divisão treino-teste e validação cruzada para avaliar diferentes modelos de aprendizado de máquina. Nosso modelo Random Forest teve o melhor desempenho, alcançando excelente precisão e confiabilidade nas previsões.

A avaliação também incluiu testes estatísticos para comparar diferentes grupos de dados. Não encontramos diferenças significativas em fatores como idade e tempo de internação entre os grupos de treino e teste, indicando que nossos resultados são robustos.

#Impacto das Características nas Previsões

Para entender melhor como diferentes fatores influenciaram nosso modelo, realizamos uma análise SHAP. Esse método nos permitiu ver quais características tiveram o maior impacto nas previsões de mortalidade. Descobrimos que certos fatores, como pontuação de coma e produção média de urina, desempenharam papéis cruciais na definição do risco de um paciente morrer por sepse.

Nossas descobertas foram alinhadas com a literatura existente, destacando a importância de monitorar essas características na prática clínica.

#Conclusão

Em resumo, nosso estudo usou técnicas avançadas de aprendizado de máquina para desenvolver um modelo que prevê a mortalidade por sepse de forma eficaz. Ao focar em um conjunto menor de características críticas, conseguimos alcançar alta precisão e estabilidade em nossas previsões. O modelo não só melhorará a tomada de decisões clínicas, mas também tem potencial para melhorar os resultados dos pacientes ao facilitar a identificação e tratamento precoce de pacientes em risco.

À medida que avançamos, pretendemos validar nosso modelo usando conjuntos de dados adicionais e melhorar sua interpretabilidade para os clínicos. Nosso trabalho demonstra o potencial do aprendizado de máquina para desempenhar um papel vital no combate à sepse e na melhoria da entrega de cuidados de saúde.