Busca avançada
Ano de início
Entree

Predição de óbitos segundo causa básica com machine learning em uma amostra longitudinal de 502.632 indivíduos

Processo: 17/09369-8
Modalidade de apoio:Auxílio à Pesquisa - Regular
Vigência: 01 de fevereiro de 2018 - 31 de julho de 2020
Área do conhecimento:Ciências da Saúde - Saúde Coletiva - Epidemiologia
Pesquisador responsável:Alexandre Dias Porto Chiavegatto Filho
Beneficiário:Alexandre Dias Porto Chiavegatto Filho
Instituição Sede: Faculdade de Saúde Pública (FSP). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil
Pesquisadores associados:Marcel de Moraes Pedroso
Assunto(s):Predição  Mortalidade  Big data  Aprendizado computacional 
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:big data | machine learning | mortalidade | Predição | Análise preditiva em saúde

Resumo

Avanços recentes em capacidade computacional e na disponibilidade de grandes bancos de dados têm permitido o aumento do uso de métodos preditivos de inteligência artificial, conhecidos como machine learning. Na saúde, a predição da ocorrência de óbitos pode ajudar a melhorar decisões sobre a necessidade e a intensidade de tratamento médico e o estabelecimento de prioridades para internação. O projeto analisará os resultados do UK Biobank, um estudo longitudinal de 502.632 indivíduos acompanhados desde 2006-2010, que coletou características socioeconômicas, demográficas, fatores de risco, informações sobre histórico de saúde, medidas antropométricas e amostras de sangue e de urina, totalizando mais de 600 variáveis. Os óbitos são coletados continuamente por linkage e estima-se que ao início deste projeto tenham ocorrido mais de 25.000 óbitos de participantes. Serão testadas as performances de 10-20 modelos de machine learning para predizer óbito em 1, 2 e 5 anos por mortalidade geral e segundo grupos de causas básicas, utilizando as variáveis coletadas no baseline. Após a identificação do algoritmo com melhor performance preditiva, será testada a sua capacidade de generalização no estudo Saúde Bem-Estar e Envelhecimento (Projeto Temático 14/50649-6). O projeto permitirá identificar se é possível predizer com boa acurácia quem irá a óbito, e por qual causa, utilizando um grande número de características iniciais. O orçamento será utilizado para o pagamento da taxa de transferência dos dados e para a compra de duas máquinas especializadas em machine learning e big data. O projeto estabelecerá uma nova parceria entre o Laboratório de Big Data e Análise Preditiva (LABDAPS) da FSP/USP e a Plataforma de Ciência de Dados Aplicada à Saúde da Fiocruz-RJ. (AU)

Matéria(s) publicada(s) na Revista Pesquisa FAPESP sobre o auxílio::
Inteligência artificial contra a Covid-19 
Matéria(s) publicada(s) na Agência FAPESP sobre o auxílio:
Matéria(s) publicada(s) em Outras Mídias (0 total):
Mais itensMenos itens
VEICULO: TITULO (DATA)
VEICULO: TITULO (DATA)

Publicações científicas (5)
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
DOS SANTOS, HELLEN GEREMIAS; ZAMPIERI, FERNANDO GODINHO; NORMILIO-SILVA, KARINA; DA SILVA, GISELA TUNES; PEDROSO DE LIMA, ANTONIO CARLOS; CAVALCANTI, ALEXANDRE BIASI; PORTO CHIAVEGATTO FILHO, ALEXANDRE DIAS. Machine learning to predict 30-day quality-adjusted survival in critically ill patients with cancer. JOURNAL OF CRITICAL CARE, v. 55, p. 73-78, . (17/09369-8, 09/17245-0)
BARROS, VIVIAN BOSCHESI; VIANNA SCHMIDT, FERNANDA FORTTI; CHIAVEGATTO FILHO, ALEXANDRE DIAS PORTO. Mortality, survival, and causes of death in mental disorders: comprehensive prospective analyses of the UK Biobank cohort. PSYCHOLOGICAL MEDICINE, v. N/A, p. 10-pg., . (17/09369-8)
HELLEN GEREMIAS DOS SANTOS; CARLA FERREIRA DO NASCIMENTO; RAFAEL IZBICKI; YEDA APARECIDA DE OLIVEIRA DUARTE; ALEXANDRE DIAS PORTO CHIAVEGATTO FILHO. Machine learning para análises preditivas em saúde: exemplo de aplicação para predizer óbito em idosos de São Paulo, Brasil. Cadernos de Saúde Pública, v. 35, n. 7, . (17/09369-8)
PORTO CHIAVEGATTO FILHO, ALEXANDRE DIAS; DOS SANTOS, HELLEN GEREMIAS; DO NASCIMENTO, CARLA FERREIRA; MASSA, KAIO; KAWACHI, ICHIRO. Overachieving Municipalities in Public Health: A Machine-learning Approach. EPIDEMIOLOGY, v. 29, n. 6, p. 836-840, . (17/09369-8)
BATISTA, ANDRE F. M.; DINIZ, CARMEN S. G.; BONILHA, ELIANA A.; KAWACHI, ICHIRO; CHIAVEGATTO FILHO, ALEXANDRE D. P.. Neonatal mortality prediction with routinely collected data: a machine learning approach. BMC PEDIATRICS, v. 21, n. 1, . (17/09369-8)

Por favor, reporte erros na lista de publicações científicas utilizando este formulário.