Resenha do artigo:
Paiva, B.B.M., Pereira, P.D., Gomes, V.M.R., Silva, M.V.R.S., Valiense, C., Marcolino, M.S. & Gonçalves, M.A.. (2022). Characterizing and Understanding Temporal Effects in COVID-19 Data. <i>Proceedings of the 1st Workshop on Healthcare AI and COVID-19, ICML 2022</i>, in <i>Proceedings of Machine Learning Research</i> 184:33-40 Available from https://proceedings.mlr.press/v184/paiva22a.html.
Desde o surto global do coronavírus na pandemia de 2019, centenas de obras foram publicadas, analisando e modelando vários aspectos da doença. Vários deles se aventuram em tarefas preditivas e de modelagem, como mortalidade, previsão e pontuação da gravidade do paciente, usando algoritmos de aprendizado de máquina (ML).
Uma importante limitação para a maioria desses trabalhos é o fato que não consideram os múltiplos aspectos temporais desta pandemia, especialmente no que se refere ao perfil da doença e alterações distributivas ao longo os meses. Tais efeitos temporais são principalmente devidos a múltiplas interações entre diferentes e novas cepas virais, combinadas com campanhas de vacinação dirigidas a diferentes grupos ou padrões (por exemplo, priorizar indivíduos mais velhos e aqueles com comorbidade primeiro) e disponibilidade de diferentes vacinas. Esses efeitos temporais resultam em prejuízos na eficácia dos diferentes modelos.
Neste artigo, usando um grande conjunto de dados com mais de 10.000 pacientes de 39 hospitais no Brasil, admitidos por um período superior a 20 meses, foi fornecida uma visão geral das múltiplas formas de deriva temporal que aconteceu durante a pandemia e a magnitude de seus efeitos na eficácia dos modelo. As análises abrangem mudanças no perfil dos pacientes graves, e também como as taxas de mortalidade mudaram ao longo do tempo. Também investigou-se como a importância de diferentes variáveis preditivas mudam e como o fazem ao longo do tempo.
| Elaborada por |
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| Bruno Barbosa Miranda de Paiva Polianna Delfino Pereira Virginia Mara Reis Gomes Maira Viana Rego Souza Silva Claudio Valiense Milena Soriano Marcolino Marcos André Gonçalves |
| Data da Resenha |
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| 12/02/2023 |
| Eixo Temático |
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| Doenças Infecciosas e Tropicais |
| Eixo Metodológico |
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| Pesquisas Epidemiológicas |
