Um grupo de alunos do Departamento de Ciência da Computação (DCC) da UFMG conquistou o terceiro lugar no Prêmio de Melhor Artigo do Congresso Brasileiro de Inteligência Computacional (CBIC). O trabalho premiado, intitulado “Predicting Circulatory Failure in ICU Patients with Deep Sequential Models”, propõe um sistema baseado em aprendizado de máquina para prever falhas circulatórias em pacientes de UTI com até oito horas de antecedência.
O estudo foi desenvolvido pelos alunos Gabriel Rolla Ferreira, Lucas Pimenta Braga, Samuel L. V. Miranda, José Gabriel V. de Souza, Luísa Barros Ribeiro Andrade, Laura Martins Froede e Matheus Cândido Teixeira, sob orientação dos professores Wagner Meira Jr., Anisio Mendes Lacerda, Alexandre Guimarães de Almeida Barros e Gisele L. Pappa.
A pesquisa utiliza modelos profundos de aprendizado (deep learning) para integrar dados multivariados de pacientes e identificar sinais precoces de deterioração, superando limitações dos sistemas de alarme tradicionais, que frequentemente produzem falsos alertas. O modelo foi treinado com a base de dados MIMIC-IV, que reúne mais de 70 mil admissões em UTIs.
