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Predição Precoce De Sepse Em Unidades De Terapia Intensiva a Partir De Séries Temporais Clínicas: Análise Comparativa De Modelos De Aprendizado De Máquina No Mimic-iv

Year: 2026
Type: article
Abstract: A sepse é uma emergência tempo-dependente responsável por cerca de 11 milhões de mortes anuais, e sua detecção antecipada amplia a janela terapêutica. Este trabalho investiga a predição precoce de sepse em pacientes adultos internados em Unidades de Terapia Intensiva (UTIs), com até 6 horas de antecedência ao diagnóstico formal, por meio de uma análise comparativa sistemática entre modelos de aprendizado de máquina aplicados a séries temporais clínicas. Utilizando dados clínicos longitudinais extraídos da base MIMIC-IV, foi construída uma coorte de pacientes adultos com primeira internação em UTI e permanência mínima de 12 horas, com identificação de casos de sepse segundo os critérios internacionais Sepsis-3. Foram treinados e comparados Florestas Aleatórias e XGBoost, que operam sobre representações tabulares, e CNN1D (com e sem atenção temporal), LSTM (unidirecional e bidirecional) e Transformer, que exploram explicitamente a estrutura sequencial dos dados. Todos os modelos superaram o limiar de AUROC de 0,75, com os modelos de aprendizado profundo alcançando AUROC entre 0,932 e 0,945, contra 0,837 e 0,842 dos modelos tabulares. A diferença foi ainda mais pronunciada na AUPRC: os modelos neurais atingiram valores entre 0,630 e 0,678, contra 0,219 e 0,280 dos modelos com base em árvores. O CNN1D sem atenção gerou 191 falsos positivos contra 835 das Florestas Aleatórias, e os modelos neurais alcançaram valor preditivo positivo entre 0,557 e 0,622. Entre os modelos de redes neurais, as diferenças de desempenho foram marginais, sem evidência de superioridade inequívoca de um sobre os demais.
DOI: 10.34119/bjhrv9n5-155
Language: Portuguese
Open Access status: diamond
OpenAlex ID: W7223831833
FWCI:
Cites: 38
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