Redes Neurais de Computação Archives - Revista Brasileira de Enfermagem

RESUMO

Objetivos:

avaliar a performance preditiva de diferentes algoritmos de inteligência artificial para estimar o tempo de execução do banho no leito em pacientes críticos.

Métodos:

estudo metodológico, que utilizou algoritmos de inteligência artificial para predizer o tempo de banho no leito em pacientes críticos. Foram analisados os resultados dos modelos de regressão múltipla, redes neurais perceptron multicamadas e função de base radial, árvore de decisão e random forest.

Resultados:

entre os modelos avaliados, o modelo de rede neural com função de base radial, contendo 13 neurônios na camada oculta, apresentou melhor performance preditiva para estimar o tempo de execução do banho no leito. Na validação dos dados, o quadrado da correlação entre os valores preditos e os valores originais foi de 62,3%.

Conclusões:

o modelo de rede neural com função de base radial apresentou melhor performance preditiva para estimar o tempo de execução do banho no leito em pacientes críticos.