Predição de readmissão hospitalar de pacientes com diabetes mellitus (2023)
- Authors:
- Autor USP: PRAZERES, PAULO HENRIQUE DE SOUZA PEREIRA - EP
- Unidade: EP
- Assunto: DIABETES MELLITUS
- Language: Português
- Abstract: A hospitalização é o maior peso nos gastos hospitalares, e muitas internações têm raízes em condições crônicas. O número de pacientes diabéticos hospitalizados, em geral é considerável, e antecipar a possibilidade de readmissão hospitalar é de vital importância para todos os atores envolvidos em uma hospitalização: hospitais públicos e privados, seguradoras de saúde, o SUS (Sistema Único de Saúde) e a parte interessada mais importante neste contexto, o próprio paciente. O foco principal desta pesquisa é comparar os resultados de diferentes modelos de aprendizado de máquina, na função de realizar a predição de readmissão hospitalar, aplicando técnicas e conceitos de ciência de dados que, por sua vez, podem ser adaptados para bases de dados provenientes de hospitais e seguradas brasileiras. A base de dados utilizada é proveniente de prontuários médicos eletrônicos desidentificados, com uma década de histórico que contempla o período de 1999 a 2008, originados de atendimentos clínicos em 130 hospitais nos EUA, cortesia esta, do Centro de Pesquisa Clínica e Translacional da Virginia Commonwealth. Para tal, faz-se uso de cinco algoritmos computacionais - Regressão Logística, Máquina de Vetores de Suporte, Floresta Aleatória, Árvore de decisão e Redes Neurais Artificiais -, confrontando os resultados e os avaliando-os através de indicadores de performance utilizados em estudos correlatos, tais como acurácia, sensibilidade, especificidade e a curva ROC. Dentre os algoritmos estudados, observou-se que o modelo de Máquina de Vetores de Suporte resultou na melhor classificação de readmissão hospitalar, conquistando uma acurácia de 61%. Os resultados indicam que a aplicação de modelos de aprendizado pode desempenhar um papel significativo em colaborar na predição de readmissão hospitalar depacientes diagnosticados com diabetes, figurando como uma ferramenta valiosa para contribuir para o aprimoramento de sistemas de apoio à decisão clínica, otimizando o processo de diagnóstico e tratamento da diabetes.
- Imprenta:
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ABNT
PRAZERES, Paulo Henrique de Souza Pereira. Predição de readmissão hospitalar de pacientes com diabetes mellitus. 2023. Trabalho de Conclusão de Curso (Especialização) – Escola Politécnica, Universidade de São Paulo, São Paulo, 2023. Disponível em: https://pecepoli.com.br/m_files/00074314_000532_monografia01.pdf. Acesso em: 19 mar. 2025. -
APA
Prazeres, P. H. de S. P. (2023). Predição de readmissão hospitalar de pacientes com diabetes mellitus (Trabalho de Conclusão de Curso (Especialização). Escola Politécnica, Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://pecepoli.com.br/m_files/00074314_000532_monografia01.pdf -
NLM
Prazeres PH de SP. Predição de readmissão hospitalar de pacientes com diabetes mellitus [Internet]. 2023 ;[citado 2025 mar. 19 ] Available from: https://pecepoli.com.br/m_files/00074314_000532_monografia01.pdf -
Vancouver
Prazeres PH de SP. Predição de readmissão hospitalar de pacientes com diabetes mellitus [Internet]. 2023 ;[citado 2025 mar. 19 ] Available from: https://pecepoli.com.br/m_files/00074314_000532_monografia01.pdf
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