Aplicação de Técnicas de Inteligência Artificial em Transplantes Renais: Classificadores Automáticos para Nefrotoxicidade e Rejeição Celular Aguda.

Rafael Fabio Maciel, Anderson Diniz Hummel, Frederico Molina Cohrs, Felipe Mancini, Alex Esteves Jaccoud Falcão, Fabio de Oliveira Teixeira, Thiago Martini da Costa, Fernando Sequeira de Sousa, Domingos Alves, Rafael Miranda, Ivan Torres Pisa

Resumo


INTRODUÇÃO: Complicações associadas ao transplante de rim e imunossupressão podem ser prevenidas ou tratadas efetivamente quando são diagnosticadas em fases iniciais com o monitoramento pós-transplante. OBJETIVO: O objetivo deste estudo exploratório é comparar  classificadores automáticos de padrões utilizando diferentes técnicas de inteligência  artificial para prever eventos de nefrotoxicidade e rejeição celular aguda (RCA) em pacientes com até um ano do transplante renal. MÉTODOS: Foram realizados testes estatísticos de incidência e regressão logística nas variáveis em relação à nefrotoxicidade e RCA. Foram utilizados diferentes classificadores (redes neurais, support vector machines (SVM), árvores de decisão, inferência bayesiana, e vizinhos mais próximos) com o objetivo de prever RCA e nefrotoxicidade. Os classificadores foram avaliados segundo o valor de sensibilidade, especificidade e área sob a curva ROC (AUC). RESULTADOS: A incidência de RCA foi de 31,0% e de nefrotoxicidade de 26,9%. A técnica que apresentou o melhor valor de sensibilidade foi a SVM (algoritmo LIBSVM) com sensibilidade 0,87 (taxa de acerto 79,86%; especificidade 0,70; AUC 0,79). A técnica que apresentou o melhor valor de AUC para prever nefrotoxicidade ou RCA foi a de inferência bayesiana (algoritmo NaiveBayes) com AUC 0,80 (taxa de acerto 75,92%). CONCLUSÃO: Os resultados são animadores, com taxas de tentativa e erro condizentes com a determinação de rejeição celular aguda e nefrotoxicidade.

Palavras-chave


Transplantes de Órgãos, Inteligência Artificial,Transplante de Rim, Informática em Saúde.

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Journal of Health Informatics - ISSN 2175-4411
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