Sepsis is a prevalent syndrome that manifests itself through an uncontrolled response
from the body to an infection, that may lead to organ dysfunction. Its diagnosis is urgent
since early treatment can reduce the patients’ chances of having long-term consequences.
Yet, there are many obstacles to achieving this early detection. Some stem from the
syndrome’s pathogenesis, which lacks a characteristic biomarker. The available clinical
detection tools are either too complex or lack sensitivity, in both cases delaying the diagnosis.
Another obstacle relates to modern technology, that when paired with the many
clinical parameters that are monitored to detect sepsis, result in extremely heterogenous
and complex medical records, which constitute a big obstacle for the responsible clinicians,
that are forced to analyse them to diagnose the syndrome.
To help achieve this early diagnosis, as well as understand which parameters are most
relevant to obtain it, an approach based on the use of Artificial Intelligence algorithms is
proposed in this work, with the model being implemented in the alert system of a sepsis
monitoring platform.
This platform uses a Random Forest algorithm, based on supervised machine learning
classification, that is capable of detecting the syndrome in two different scenarios. The
earliest detection can happen if there are only five vital sign parameters available for
measurement, namely heart rate, systolic and diastolic blood pressures, blood oxygen
saturation level, and body temperature, in which case, the model has a score of 83%
precision and 62% sensitivity. If besides the mentioned variables, laboratory analysis
measurements of bilirubin, creatinine, hemoglobin, leukocytes, platelet count, and Creactive
protein levels are available, the platform’s sensitivity increases to 77%. With this,
it has also been found that the blood oxygen saturation level is one of the most important
variables to take into account for the task, in both cases. Once the platform is tested
in real clinical situations, together with an increase in the available clinical data, it is
believed that the platform’s performance will be even better.A sépsis é uma síndrome com elevada incidência a nível global, que se manifesta através
de uma resposta desregulada por parte do organismo a uma infeção, podendo resultar
em disfunções orgânicas generalizadas. O diagnóstico da mesma é urgente, uma vez que
um tratamento precoce pode reduzir as hipóteses de consequências a longo prazo para
os doentes. Apesar desta necessidade, existem vários obstáculos. Alguns deles advêm
da patogenia da síndrome, que carece de um biomarcador específico. As ferramentas
de deteção clínica são demasiado complexas, ou pouco sensíveis, em ambos os casos
atrasando o diagnóstico. Outro obstáculo relaciona-se com os avanços da tecnologia, que,
com os vários parâmetros clínicos que são monitorizados, resulta em registos médicos
heterogéneos e complexos, o que constitui um grande obstáculo para os profissionais de
saúde, que se vêm forçados a analisá-los para diagnosticar a síndrome.
Para atingir este diagnóstico precoce, bem como compreender quais os parâmetros
mais relevantes para o alcançar, é proposta neste trabalho uma abordagem baseada num
algoritmo de Inteligência Artificial, sendo o modelo implementado no sistema de alerta
de uma plataforma de monitorização de sépsis.
Esta plataforma utiliza um classificador Random Forest baseado em aprendizagem automática
supervisionada, capaz de diagnosticar a síndrome de duas formas. Uma deteção
mais precoce pode ocorrer através de cinco parâmetros vitais, nomeadamente frequência
cardíaca, pressão arterial sistólica e diastólica, nível de saturação de oxigénio no sangue
e temperatura corporal, caso em que o modelo atinge valores de 83% de precisão e 62%
de sensibilidade. Se, para além das variáveis mencionadas, estiverem disponíveis análises
laboratoriais de bilirrubina, creatinina, hemoglobina, leucócitos, contagem de plaquetas
e níveis de proteína C-reativa, a sensibilidade da plataforma sobre para 77%. Concluiu-se
que o nível de saturação de oxigénio no sangue é uma das variáveis mais importantes a ter
em conta para o diagnóstico, em ambos os casos. A partir do momento que a plataforma
venha a ser utilizada em situações clínicas reais, com o consequente aumento dos dados
disponíveis, crê-se que o desempenho venha a ser ainda melhor
