Modelos computacionais prognósticos de lesões traumáticas do plexo braquial em adultos

• Ano de defesa: 2018
• Autor(a) principal: Abud, Luciana de Melo e
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Aprendizado de máquina; Brachial plexus; Forestas aleatórias; Machine learning; Modelo prognóstico; Plexo braquial; Prognostic model; Random forests
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-20082018-140641/

Estudos de prognóstico clínico consistem na predição do curso de uma doença em pacientes e são utilizados por profissionais da saúde com o intuito de aumentar as chances ou a qualidade de sua recuperação. Sob a perspectiva computacional, a criação de um modelo prognóstico clínico é um problema de classificação, cujo objetivo é identificar a qual classe (dentro de um conjunto de classes predefinidas) uma nova amostra pertence. Este projeto visa a criar modelos prognósticos de lesões traumáticas do plexo braquial, um conjunto de nervos que inervam os membros superiores, utilizando dados de pacientes adultos com esse tipo de lesão. Os dados são provenientes do Instituto de Neurologia Deolindo Couto (INDC) da Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ) e contêm dezenas de atributos clínicos coletados por meio de questionários eletrônicos. Com esses modelos prognósticos, deseja-se identificar de maneira automática os possíveis preditores do curso desse tipo de lesão. Árvores de decisão são classificadores frequentemente utilizados para criação de modelos prognósticos, por se tratarem de um modelo transparente, cujo resultado pode ser examinado e interpretado clinicamente. As Florestas Aleatórias, uma técnica que utiliza um conjunto de árvores de decisão para determinar o resultado final da classificação, podem aumentar significativamente a acurácia e a generalização dos modelos gerados, entretanto ainda são pouco utilizadas na criação de modelos prognósticos. Neste projeto, exploramos a utilização de florestas aleatórias nesse contexto, bem como a aplicação de métodos de interpretação de seus modelos gerados, uma vez que a transparência do modelo é um aspecto particularmente importante em domínios clínicos. A estimativa de generalização dos modelos resultantes foi feita por meio de métodos que viabilizam sua utilização sobre um número reduzido de instâncias, uma vez que os dados relativos ao prognóstico são provenientes de 44 pacientes do INDC. Além disso, adaptamos a técnica de florestas aleatórias para incluir a possível existência de valores faltantes, que é uma característica presente nos dados utilizados neste projeto. Foram criados quatro modelos prognósticos - um para cada objetivo de recuperação, sendo eles a ausência de dor e forças satisfatórias avaliadas sobre abdução do ombro, flexão do cotovelo e rotação externa no ombro. As acurácias dos modelos foram estimadas entre 77% e 88%, utilizando o método de validação cruzada leave-one-out. Esses modelos evoluirão com a inclusão de novos dados, provenientes da contínua chegada de novos pacientes em tratamento no INDC, e serão utilizados como parte de um sistema de apoio à decisão clínica, de forma a possibilitar a predição de recuperação de um paciente considerando suas características clínicas.