Aprendizado de máquinas para predição de resistência microbiana - Rosa, Sofia Clara Lage; Carvalho, Nathália Irffi; Duani, Helena (Journal of Health Informatics, 2024)
A resistência a antibióticos representa uma preocupação significativa para a saúde global, particularmente em unidades de terapia intensiva (UTIs), onde o diagnóstico rápido é essencial. Objetivo do estudo: Testar algoritmos de aprendizado de máquina para prever a resistência bacteriana em UTIs; Métodos: Os fatores idade, gênero, tipo de amostra, antibiótico testado e coloração de Gram das bactérias foram retirados do banco de dados MIMIC-III e usados para treinamento de seis modelos de aprendizado de máquinas. Resultados: O Extreme Gradient Boosting demonstrou a maior precisão de previsão, com 84,53%. Conclusão: o aprendizado de máquina poderia oferecer uma solução para a detecção precoce da resistência a antibióticos, melhorando assim o cuidado do paciente e o manejo dos antibióticos.