COMPARAÇÃO DE MÉTODOS DE APRENDIZADO DE MÁQUINA PARA O SISTEMA DE APOIO A DECISÃO PARA A PRÁTICA BASEADA EM EVIDÊNCIAS EM UNIDADE DE TERAPIA INTENSIVA

Resumo

INTRODUÇÃO: Com a intenção de auxiliar na tomada de decisão de qual modelo ou estratégia seja mais apropriada neste caso, que seja melhor para o profissional. OBJETIVO: A presente pesquisa teve como objetivo testar os métodos supervisionados de aprendizado de máquina para escolha do que apresentar um melhor resultado. MÉTODOS: O estudo foi realizado na Unidade de Terapia Intensiva do Hospital Universitário Lauro Wanderley (HULW), localizada no município de João Pessoa, Paraíba. A base de dados utilizada nesse estudo foi do trabalho intitulado "Sistema de apoio à decisão para a prática baseada em evidências em unidade de terapia intensiva". RESULTADOS: Para realização dos testes no R com o pacote Fuzzy Class usando os métodos Naive Bayes e o Fuzzy Naive Bayes, estes métodos foram rodados aproximadamente 10 vezes. CONCLUSÃO: Com esse estudo, foi possível identificar o modelo de decisão a partir dos testes realizados, com os métodos supervisionados do FuzzyClass, usando o Naive Bayes e Fuzzy Naive Bayes permaneceram com os melhores resultados chegando a um Kappa de 1 (quase perfeito), em ambos os métodos usando a mesma decisão.