Machine learning para análises preditivas em saúde: exemplo de aplicação para predizer óbito em idosos de São Paulo, Brasil

AUTOR(ES)
FONTE

Cad. Saúde Pública

DATA DE PUBLICAÇÃO

29/07/2019

RESUMO

Este estudo objetiva apresentar as etapas relacionadas à utilização de algoritmos de machine learning para análises preditivas em saúde. Para isso, foi realizada uma aplicação com base em dados de idosos residentes no Município de São Paulo, Brasil, participantes do estudo Saúde Bem-estar e Envelhecimento (SABE) (n = 2.808). A variável resposta foi representada pela ocorrência de óbito em até cinco anos após o ingresso do idoso no estudo (n = 423), e os preditores, por 37 variáveis relacionadas ao perfil demográfico, socioeconômico e de saúde do idoso. A aplicação foi organizada de acordo com as seguintes etapas: divisão dos dados em treinamento (70%) e teste (30%), pré-processamento dos preditores, aprendizado e avaliação de modelos. Na etapa de aprendizado, foram utilizados cinco algoritmos para o ajuste de modelos: regressão logística com e sem penalização, redes neurais, gradient boosted trees e random forest. Os hiperparâmetros dos algoritmos foram otimizados por validação cruzada 10-fold, para selecionar aqueles correspondentes aos melhores modelos. Para cada algoritmo, o melhor modelo foi avaliado em dados de teste por meio da área abaixo da curva (AUC) ROC e medidas relacionadas. Todos os modelos apresentaram AUC ROC superior a 0,70. Para os três modelos com maior AUC ROC (redes neurais e regressão logística com penalização de lasso e sem penalização, respectivamente), foram também avaliadas medidas de qualidade da probabilidade predita. Espera-se que, com o aumento da disponibilidade de dados e de capital humano capacitado, seja possível desenvolver modelos preditivos de machine learning com potencial para auxiliar profissionais de saúde na tomada de melhores decisões.This study aims to present the stages related to the use of machine learning algorithms for predictive analyses in health. An application was performed in a database of elderly residents in the city of São Paulo, Brazil, who participated in the Health, Well-Being, and Aging Study (SABE) (n = 2,808). The outcome variable was the occurrence of death within five years of the elder’s entry into the study (n = 423), and the predictors were 37 variables related to the elder’s demographic, socioeconomic, and health profile. The application was organized according to the following stages: division of data in training (70%) and testing (30%), pre-processing of the predictors, learning, and assessment of the models. The learning stage used 5 algorithms to adjust the models: logistic regression with and without penalization, neural networks, gradient boosted trees, and random forest. The algorithms’ hyperparameters were optimized by 10-fold cross-validation to select those corresponding to the best models. For each algorithm, the best model was assessed in test data via area under the ROC curve (AUC) and related measures. All the models presented AUC ROC greater than 0.70. For the three models with the highest AUC ROC (neural networks and logistic regression with LASSO penalization and without penalization, respectively), quality measures of the predicted probability were also assessed. The expectation is that with the increased availability of data and trained human capital, it will be possible to develop predictive machine learning models with the potential to help health professionals make the best decisions.

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