Aprendizagem automática aplicada à predição de diabetes mellitus, utilizando informação socioeconômica e ambiental de usuários do sistema de saúde

Resumo

Objetivo: Propôs-se aplicar modelos baseados em técnicas
de aprendizagem automática como apoio para o diagnóstico precoce da diabetes mellitus, utilizando variáveis de dados ambientais, sociais, econômicos e sanitários, sem a dependência da coleta de amostras clínicas.

Metodologia: Usaram-se dados de 10.889 usuários filiados ao regime subsidiado de saúde da zona sudoeste da Colômbia, diagnosticados com hipertensão e agrupados em usuários sem (74,3%) e com (25,7%) diabetes mellitus. Foram treinados modelos supervisionados utilizando
k vizinhos mais próximos, árvores de decisão e florestas
aleatórias, assim como modelos baseados em montagens,
aplicados à base de dados antes de depois de equilibrar o
número de casos em cada grupo de diagnóstico. Avaliou-se o desempenho dos algoritmos por meio da divisão da base de dados de treino e teste (70/30, respectivamente), e utilizaramse métricas de exatidão, sensibilidade, especificidade e área sob a curva.

Resultados: Os valores de sensibilidade aumentaram
de maneira significativa ao utilizar dados equilibrados,
passando de valores máximos de 17,1% (dados sem equilibrar) a valores de até 57,4% (dados equilibrados). O valor mais elevado de área sob a curva (0,61) foi obtido com os modelos de montagens, ao aplicar um balanço no número de dados por cada grupo e codificar as variáveis categóricas. As variáveis de maior peso estiveram associadas com fatores hereditários (24,65%) e com o grupo étnico (5,59%), além da dificuldade visual, o baixo consumo de água, um regime baixo em frutas e vegetais e o consumo de sal e açúcar.

Conclusões: Embora os modelos preditivos, utilizando informação socioeconômica e ambiental das pessoas, surgem como uma ferramenta para o diagnóstico precoce da diabetes mellitus, ainda devem ser melhorados em sua capacidade preditiva