Simplificação de modelos através do uso de Data Mining : aplicação à área de medicina intensiva - Martins, Rui Pedro Sobral (2006)
O percurso que as ciências médicas têm efectuado nos últimos 30 anos está estreitamente vinculado ao desenvolvimento tecnológico. A evolução, aperfeiçoamento e mesmo o despontar de novas técnicas de Inteligência Artificial (IA) funcionam como impulsionador vital para a criação de novos métodos de investigação aplicada às mais variadas áreas da medicina. Pelas suas características muito próprias, quer a nível da constituição das equipas de intervenção (médicos, enfermeiros e auxiliares) quer pela vanguarda tecnológica, as Unidades de Cuidados Intensivos (UCI) são locais perfeitos para a implementação e realização de estudos com vista à implementação de novos modelos e métodos de investigação. O presente trabalho pretende apresentar um método complementar ou alternativo ao actual modelo Simplified Acute Physiology Score (SAPSII) para determinação do índice de gravidade hospitalar em doentes de UCI baseado em Eventos Clínicos Adversos (ECA). Por último, os modelos gerados foram confrontados e analisados recorrendo a técnicas de clustering e reamonstragem (resampling), constatando–se que os modelos gerados poderão servir de suporte alternativo para a determinação dos índices de gravidade hospitalar.