O artigo “Potential and limitations of machine meta-learning (ensemble) methods for predicting COVID-19 mortality in a large inhospital Brazilian dataset”, foi publicado na Scientific Reports, da Nature. O artigo mostra uma aplicação importante de técnicas de IA na Saúde,- a predição de morte de pacientes que deram entrada no hospital com COVID-19 – demonstrando o potencial e as limitações desse tipo de solução de aplicação.
Segundo um dos autores, o aluno do Departamento de Ciência da Computação (DCC) da UFMG, Bruno Barbosa Miranda de Paiva, o artigo é um estudo comparativo completo sobre a previsão de mortalidade no contexto da COVID-19, incluindo algoritmos modernos de aprendizado de máquina (neurais) e técnicas estatísticas tradicionais, bem como abordagens de meta-aprendizado. “Utilizamos dados de uma coorte multicêntrica de 10.897 pacientes brasileiros adultos com COVID-19. Também propusemos novos meta-atributos originais baseados no conjunto de pacientes. Dentre os melhores resultados, destacamos o algoritmo de stacking, que mostrou melhores resultados. Os novos meta-atributos propostos foram altamente discriminativos na previsão do desfecho óbito, mas falharam em produzir grandes melhorias no desempenho final da previsão, demonstrando que possivelmente estamos nos limites das capacidades de previsão que podem ser alcançadas com o conjunto atual de técnicas de ML e (meta -) características. Por fim, investigamos como os modelos treinados funcionam em diferentes hospitais, mostrando que realmente existem grandes diferenças no desempenho do classificador entre hospitais diferentes, argumentando ainda que os erros são produzidos por fatores que não podem ser modelados com os preditores atuais,”, explicou.
Foram autores do artigo: Autores:
Bruno Barbosa Miranda de Paiva,
Claudio Moisés Valiense de Andrade,
Karina Paula Medeiros Prado Martins,
Rafael Lima Rodrigues de Carvalho,
Alessandra de Freitas Martins Vieira,
Ana Luiza Bahia Alves Scotton,
Carla Thais Candida Alves da Silva,
Christiane Corrêa Rodrigues Cimini,
Euler Roberto Fernandes Manenti,
Jamille Hemétrio Salles Martins Costa,
Júlia di Sabatino Santos Guimarães,
Luanna Silva Monteiro Menezes,
Lucas Moyses Carvalho de Oliveira,
Maria Aparecida Camargos Bicalho,
Matheus Carvalho Alves Nogueira,
Petrônio José de Lima Martelli,
Thainara Conceição de Oliveira,
Yara Cristina Neves Marques Barbosa Ribeiro,
Maria Clara Pontello Barbosa Lima,
Adriana Falangola Benjamin Bezerra,
Evelin Paola de Almeida Cenci,
Guilherme Fagundes Nascimento,
Julia Drumond Parreiras de Morais,
Máderson Alvares de Souza Cabral,
Maria Angélica Pires Ferreira,
Milton Henriques Guimarães-Junior,
Mônica Aparecida de Paula de Sordi,
Natália da Cunha Severino Sampaio,
Silvana Mangeon Meirelles Guimarães,