Um modelo de aprendizagem de máquina interpretável para triagem de COVID-19

• Published in: Revista brasileira de crescimento e desenvolvimento humano Vol. 32; no. 2; p. 268
• Main Authors: Gustavo Carreiro Pinasco, Eduardo Moreno Júdice de Mattos Farina, Fabiano Novaes Barcellos Filho, Willer França Fiorotti, Matheus Coradini Mariano Ferreira, Sheila Cristina de Souza Cruz, Andre Louzada Colodette, Luciene Rossati Loureiro, Comério, Tatiane, Dilzilene Cunha Sivirino Farias, Manhambusque, Katia Valéria, Eliane de Fátima Almeida Lima
• Format: Journal Article
• Language: English
• Published: Sao Paulo Journal of Human Growth and Development 01.01.2022
• Subjects: Coronaviruses; Cough; COVID-19; Epidemiology; Fever; Learning algorithms; Machine learning; Pandemics; Severe acute respiratory syndrome coronavirus 2; Viral diseases
• ISSN: 0104-1282; 2175-3598
• DOI: 10.36311/jhgd.v32.13324

Introdução: a Doença do Coronavírus 2019 (COVID-19) é uma doença viral que foi declarada uma pandemia pela OMS. Testes diagnósticos são caros e nem sempre estão disponíveis. Pesquisas utilizando a abordagem de aprendizado de máquina (ML) para o diagnóstico de infecção por SARS-CoV-2 têm sido propostas na literatura para reduzir custos e permitir melhor controle da pandemia. Objetivo: nosso objetivo é desenvolver um modelo de aprendizado de máquina para prever se um paciente tem COVID-19 com dados epidemiológicos e características clínicas. Método: usamos seis algoritmos de ML para triagem de COVID-19 por meio de predição diagnóstica e fizemos uma análise interpretativa usando modelos SHAP e importâncias de recursos. Resultados: nosso melhor modelo foi o XGBoost (XGB) que obteve área sob a curva ROC de 0,752, sensibilidade de 90%, especificidade de 40%, valor preditivo positivo (VPP) de 42,16% e valor preditivo negativo ( VPL) de 91,0%. Os melhores preditores foram febre, tosse, história de viagem internacional há menos de 14 dias, sexo masculino e congestão nasal, respectivamente. Conclusão: Concluímos que o ML é uma importante ferramenta de triagem com alta sensibilidade, em comparação aos testes rápidos, e pode ser usado para potencializar a precisão clínica na COVID-19, doença em que os sintomas são muito inespecíficos.