Predição de Incidência de Lesão por Pressão em Pacientes de UTI usando Aprendizado de Máquina

• Published in: arXiv.org 2021-12
• Main Authors: Silva, Henrique P, Reys, Arthur D, Severo, Daniel S, Ruther, Dominique H, Flávio A O B Silva, Maria C S S Guimarães, Pinto, Roberto Z A, Pedro, Saulo D S, Navarro, Túlio P, Silva, Danilo
• Format: Article
• Language: English
• Subjects: Electronic health records; Machine learning; Ulcers
• ISSN: 2331-8422

Pressure ulcers have high prevalence in ICU patients but are preventable if identified in initial stages. In practice, the Braden scale is used to classify high-risk patients. This paper investigates the use of machine learning in electronic health records data for this task, by using data available in MIMIC-III v1.4. Two main contributions are made: a new approach for evaluating models that considers all predictions made during a stay, and a new training method for the machine learning models. The results show a superior performance in comparison to the state of the art; moreover, all models surpass the Braden scale in every operating point in the precision-recall curve. -- -- Lesões por pressão possuem alta prevalência em pacientes de UTI e são preveníveis ao serem identificadas em estágios iniciais. Na prática utiliza-se a escala de Braden para classificação de pacientes em risco. Este artigo investiga o uso de aprendizado de máquina em dados de registros eletrônicos para este fim, a partir da base de dados MIMIC-III v1.4. São feitas duas contribuições principais: uma nova abordagem para a avaliação dos modelos e da escala de Braden levando em conta todas as predições feitas ao longo das internações, e um novo método de treinamento para os modelos de aprendizado de máquina. Os resultados obtidos superam o estado da arte e verifica-se que os modelos superam significativamente a escala de Braden em todos os pontos de operação da curva de precisão por sensibilidade.