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Machine Learning para casos de Covid-19

Junho 2021
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Temos comentado, recorrentemente, sobre as mudanças que novas tecnologias, não só específicas do setor saúde, mas também Big Data, Blockchain e outras têm proporcionado ao dia a dia dos prestadores de serviço, operadoras de planos e pacientes. Um cenário que tem sido ampliado ainda mais em função das necessidades trazidas pela pandemia pelo novo Coronavírus.

Um exemplo é a Inteligência Artificial (IA). Até então focada em automatizar processos manuais no setor da saúde, essa tecnologia passou a ser usada para ajudar a resolver problemas clínicos e não clínicos com a atual crise sanitária.

Nos últimos anos, a inteligência artificial tem sido cada vez mais utilizada para auxiliar o diagnóstico e estimar o prognóstico de pacientes com diversas doenças — algo que também tem se mostrado promissor neste momento de pandemia. Um estudo recém-publicado no periódico NatureScientific Reports aponta que modelos agregados de aprendizado de machine learning são capazes de prever resultados em pacientes com Covid-19.

O trabalho desenvolvido pela equipe do Laboratório de Big Data e Análise Preditiva em Saúde (LABDAPS) da Faculdade de Saúde Pública da Universidade de São Paulo (USP) utiliza dados laboratoriais, clínicos e demográficos para treinar cinco algoritmos de aprendizado de máquina. A pesquisa foi feita em uma amostra de 1.040 pacientes com covid-19 admitidos na Beneficência Portuguesa de São Paulo entre março e junho de 2020.

O portal Medscape mostrou que parte da amostra (70%) foi utilizada para treinar os algoritmos de forma que eles fossem capazes de prever resultados negativos: ventilação mecânica, admissão na unidade de terapia intensiva (UTI) e óbito. Com isso, os resultados mostram que todos os algoritmos apresentaram desempenho preditivo muito alto.

Um dos autores da pesquisa, o cientista da computação Fernando Fernandes, apontou que o algoritmo poderia ser aplicado, por exemplo, no pronto atendimento, onde já há coleta de dados mínima para uso da ferramenta, como a solicitação de hemogramas. “Cabe ressaltar que o algoritmo, por si só, não toma a decisão, apenas fornece estimativas de risco para dar subsídios para melhores decisões. O médico terá sempre a palavra final”, reforça.

Veja os dados mais aprofundados do trabalho no portal Medscape.

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