Classificadores de aprendizagem Aplicado automaticamente a dados RKI Espectrometria de massa MALDI-TOF Bactérias

Resumo

Neste trabalho avaliamos o desempenho de diferentes métodos de aprendizado de máquina para a classificação de bactérias a partir de espectros de massa disponíveis no banco de dados RKI MALDI-TOF. A identificação de microrganismos por espectrometria de massa tem se tornado uma tecnologia muito popular nos últimos anos, principalmente na microbiologia clínica, onde a classificação adequada é essencial na escolha do tratamento correto. Os modelos escolhidos em nosso estudo incluem análise discriminante, árvores de decisão, vizinhos mais próximos e redes neurais. Consideramos as seguintes medidas para a análise: precisão, coeficiente κ de Cohen, taxa de não informação e tempo consumido. Os resultados obtidos permitem recomendar a análise por discriminante linear, com desempenho ligeiramente inferior aos vizinhos mais próximos, mas superando-o em termos de custo computacional.