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Sílvia Carla da Silva André Uehara

Ciências da Saúde

Saúde Coletiva
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  • técnicas de inteligência artificial para a identificação e gestão clínica de casos de covid longa
  • Este estudo tem como objetivo utilizar técnicas de inteligência artificial para auxiliar na identificação e gestão clínica dos casos de Covid Longa (CL). Trata-se de um estudo de coorte retrospectivo não concorrente e será realizado em hospitais de referência do SUS para a assistência de Covid-19 de São Carlos-SP, Manaus-AM e Fortaleza-CE, além dos Serviços de Vigilância Epidemiológica e do Departamento de Atenção Básica e Ambulatorial. A população do estudo será composta por pessoas que tiveram Covid-19 com diagnóstico laboratorial, no período de janeiro de 2021 a 31 de dezembro de 2023; doentes serão classificados como pessoas com CL; e, não doentes serão considerados os indivíduos com diagnóstico laboratorial de Covid-19, mas que não tiveram CL. Não é uma prática comum estudos que aplicam técnicas de IA utilizarem cálculo amostral, uma vez que analisam base de dados oficiais ou de outros estudos; entretanto, neste projeto, pela ausência de literatura sobre CL e de uma base de dados oficial, tornou-se necessário realizar um cálculo amostral, considerando um n geral, não específico, uma incidência de 50% de CL, 95% de confiança e 3% de erro relativo, resultando em uma amostra de 4269 casos de CL. Os dados coletados serão registrados em planilhas; e, posteriormente, serão organizados em um banco de dados. A análise das variáveis coletadas no estudo terá caráter inicialmente exploratório; posteriormente, será realizada uma avaliação abrangente de diversos algoritmos de Aprendizado de Máquina (AM) para a identificação de casos de CL. Além disso, os algoritmos de AM serão aplicados para a predição de outras variáveis de gestão clínica e de grupos com maior predisposição. Dentre os critérios de seleção, será considerada a explicabilidade dos modelos gerados, dando-se preferência a algoritmos que sejam capazes de gerar modelos mais interpretáveis, como as árvores de decisão. O projeto será submetido ao Comitê de Ética em Pesquisa.
  • Universidade Federal de São Carlos - SP - Brasil
  • 13/12/2023-31/12/2026
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