Auxílio ao Diagnóstico para Predição de Morte Súbita em Pacientes Chagásicos a Partir de Dados Clínicos: uma Abordagem baseada em Aprendizagem de Máquina

Abstract

A doença de Chagas (DC) afeta cerca de 7 milhões de pessoas no mundo e pode levar à Morte Súbita Cardíaca (MSC) do paciente por cardiomiopatia, cuja evolução pode ser controlada com diagnóstico precoce. Neste artigo, foram utilizados 7 algoritmos de aprendizagem de máquina com uma base de dados clínicos de pacientes chagásicos, objetivando a classificação em alta ou baixa predisposição do paciente à MSC, com seleção de atributos e balanceamento dos dados. Os melhores resultados indicam AUC:85.35 e F1:75.79 para o algoritmo K-Vizinhos Mais Próximos. Devido ao forte impacto nos modelos de aprendizagem de máquina, sugerimos o uso da Taquicardia Ventricular Não Sustentada e Extrassístole Ventricular Total como indicadores de MSC iminente.