Dissertação

Data-based Modelling for the Prediction of Mortality in Acute Kidney Injury Patients EVALUATED

Extração de dados e técnicas de aprendizagem automática estão a ser cada vez mais usados em grandes bases de dados médicas com o objetivo de criar modelos clínicos individualizados, i.e. soluções que funcionem para doentes específicos. Lesão renal aguda (AKI) é uma doença genérica que se caracteriza por alterações abrutas da função renal. Tem uma alta morbidade e mortalidade com especial relevo em doentes críticos. O principal objetivo desta tese é identificar quais as variáveis fisiológicas que são mais indicativas da mortalidade em pacientes admitidos numa unidade de cuidados intensivos (UCI) e a relação com o desenvolvimento de AKI. Para isso os pacientes são avaliados de acordo com o seu estágio de AKI, que tanto pode ser usados para separar dados ou como variável. Usando informação da base de dados MIMIC-III, foram construídos 5 grupos de dados: um com todos os pacientes, outro apenas com pacientes que desenvolveram AKI -- para ambos, o estágio foi utilizado como variável -- e três por estágio -- onde os pacientes foram distribuídos de acordo com o seu último (e pior) estágio. Os dados utilizados correspondem ao primeiro ou ao último dia do paciente e foram discretizados usando a média, a mediana ou o último valor. Para cada base de dados aplicaram-se métodos de seleção de variáveis e modelos \textit{fuzzy}. A previsão de mortalidade por estágio mostra uma considerável melhoria comparada com modelos com mais doentes e reforça a importância de uma abordagem específica aos pacientes de acordo com o seu estágio.
Lesão Renal Aguda, Previsão de Mortalidade, MIMIC-III, Inteligência Computacional, Modelação Fuzzy, Seleção de Variáveis

Julho 3, 2017, 9:0

Publicação

Obra sujeita a Direitos de Autor

Orientação

ORIENTADOR

Cátia Matos Salgado

IST

Estudante de Doutoramento em Bioengineering Systems, MIT Portugal

ORIENTADOR

João Miguel Da Costa Sousa

Departamento de Engenharia Mecânica (DEM)

Professor Catedrático