A carregar...
Publicação
Risk assessment for progression of Diabetic Nephropathy based on patient history analysis
| Nome: | Descrição: | Tamanho: | Formato: | |
|---|---|---|---|---|
| 5.26 MB | Adobe PDF |
Orientador(es)
Resumo(s)
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.
Descrição
Palavras-chave
Nefropatia diabética Registos de saúde eletrónicos Machine learning Análise longitudinal Previsão de risco