Publication
Risk assessment for progression of Diabetic Nephropathy based on patient history analysis
| dc.contributor.advisor | Paredes, Simão Pedro Mendes Cruz Reis | |
| dc.contributor.author | Mesquita, Francisco Gabriel Fonseca | |
| dc.date.accessioned | 2023-10-26T16:10:02Z | |
| dc.date.available | 2023-10-26T16:10:02Z | |
| dc.date.issued | 2023-10-13 | |
| dc.date.submitted | 2023-09-20 | |
| dc.description.abstract | A nefropatia diabética (ND) é uma das complicações mais comuns em doentes com diabetes. Trata-se de uma doença crónica que afeta progressivamente os rins, podendo resultar numa insuficiência renal. A digitalização permitiu aos hospitais armazenar as informações dos doentes em registos de saúde eletrónicos (RSE). A aplicação de algoritmos de Machine Learning (ML) a estes dados pode permitir a previsão do risco na evolução destes doentes, conduzindo a uma melhor gestão da doença. O principal objetivo deste trabalho é criar um modelo preditivo que tire partido do historial do doente presente nos RSE. Foi aplicado neste trabalho o maior conjunto de dados de doentes portugueses com DN, seguidos durante 22 anos pela Associação Protetora dos Diabéticos de Portugal (APDP). Foi desenvolvida uma abordagem longitudinal na fase de pré-processamento de dados, permitindo que estes fossem servidos como entrada para dezasseis algoritmos de ML distintos. Após a avaliação e análise dos respetivos resultados, o Light Gradient Boosting Machine foi identificado como o melhor modelo, apresentando boas capacidades de previsão. Esta conclusão foi apoiada não só pela avaliação de várias métricas de classificação em dados de treino, teste e validação, mas também pela avaliação do seu desempenho por cada estádio da doença. Para além disso, os modelos foram analisados utilizando gráficos de feature ranking e através de análise estatística. Como complemento, são ainda apresentados a interpretabilidade dos resultados através do método SHAP, assim como a distribuição do modelo utilizando o Gradio e os servidores da Hugging Face. Através da integração de técnicas ML, de um método de interpretação e de uma aplicação Web que fornece acesso ao modelo, este estudo oferece uma abordagem potencialmente eficaz para antecipar a evolução da ND, permitindo que os profissionais de saúde tomem decisões informadas para a prestação de cuidados personalizados e gestão da doença. | pt_PT |
| dc.identifier.tid | 203378024 | |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10400.26/47587 | |
| dc.language.iso | eng | pt_PT |
| dc.subject | Nefropatia diabética | pt_PT |
| dc.subject | Registos de saúde eletrónicos | pt_PT |
| dc.subject | Machine learning | pt_PT |
| dc.subject | Análise longitudinal | pt_PT |
| dc.subject | Previsão de risco | pt_PT |
| dc.title | Risk assessment for progression of Diabetic Nephropathy based on patient history analysis | pt_PT |
| dc.type | master thesis | |
| dspace.entity.type | Publication | |
| rcaap.rights | openAccess | pt_PT |
| rcaap.type | masterThesis | pt_PT |