einstein (São Paulo). 12/nov/2020;18:eAO5480.
Uma rede neural de previsão de riscos de infecção nosocomial em unidades de cuidado intensivo: um modelo preliminar didático
DOI: 10.31744/einstein_journal/2020AO5480
RESUMO
Objetivo:
Propor um modelo preliminar de inteligência artificial, baseado em redes neurais artificiais, para previsão do risco de infecção hospitalar em unidades de cuidado intensivo.
Métodos:
Foi usada uma rede neural artificial, que utiliza aprendizagem supervisionada. A geração dos conjuntos de dados baseia-se em dados derivados do sistema Japanese Nosocomial Infection Surveillance . Estudamos como o Java Neural Network Simulator aprende a categorizar esses pacientes para prever o respectivo risco de infecção hospitalar. As simulações são realizadas com diferentes algoritmos de aprendizagem por retropropagação e diversos grupos de parâmetros, comparando-se os resultados com base na soma dos erros quadráticos e erros médios por padrão.
Resultados:
O algoritmo de retropropagação com momentum mostrou desempenho superior ao do algoritmo de retropropagação. O desempenho foi melhor com os valores de parâmetros do arquivo xor. README em comparação aos parâmetros default . Não houve falhas na categorização de pacientes quanto ao respectivo risco de infecção hospitalar.
Conclusão:
Embora esse modelo se baseie em um conjunto de dados sintéticos, o excelente desempenho observado com um pequeno número de padrões sugere que o uso de números maiores de variáveis e camadas de rede para analisar volumes maiores de dados pode criar redes neurais artificiais poderosas, possivelmente capazes de prever com precisão o risco de infecção hospitalar em unidades de cuidado intensivo. O uso de um banco de dados real durante as simulações torna possível a realização da capacidade preditiva desse modelo.
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