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Vinicius Ponte Machado

Ciências da Saúde

Medicina
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  • modelo de predição de dados clínicos em pacientes com calazar baseado em aprendizagem de máquina
  • O calazar nas Américas é causado pelo protozoário Leishmania infantum transmitido pela picada de flebotomíneos fêmeas infectadas do gênero Lutzomyia sp. Diversos fatores de prognóstico têm sido estudados com o objetivo de quantificar a gravidade da doença e a probabilidade de morte. A identificação precoce de pacientes com maior risco de evoluir para doença grave e morte é crucial para a implementação de medidas terapêuticas e preventivas; isso poderia reduzir a morbidade e a mortalidade causadas pelo calazar. OBJETIVO: Criar um modelo preditivo baseado Inteligência Artificial (IA) para inferir dados clínicos ausentes, além de estimar prognósticos do avanço das intervenções em pacientes com calazar. METODOLOGIA: Estudo transversal com 7000 pessoas admitidas no Instituto de Doenças Tropicais Natan Portela com sintomas sugestivos de calazar e com diagnóstico laboratorial. Foram incluídos indivíduos de ambos os sexos de todas as idades. Serão realizados experimentos utilizando diversos tipos de algoritmos de AM visando alcançar as melhores taxas de acerto para estimar valores de dados clínicos inexistentes. INOVAÇÃO: A predição de valores baseados em IA em um ambiente de diagnóstico clínico possui caráter tecnológico e inovador, pois pode ajudar a melhorar a qualidade do atendimento ao paciente, reduzir erros e aumentar a eficiência do sistema de saúde. Uma plataforma eletrônica para auxílio ao diagnóstico contribuir para que os profissionais de saúde tenham acesso às informações do paciente, incluindo histórico médico, resultados de exames e outros dados importantes. RELEVÂNCIA: A inteligência artificial pode ser usada para analisar dados do paciente, como histórico médico, resultados de exames e outros fatores, para ajudar a determinar a gravidade da condição do paciente e a urgência do atendimento necessário. Isso pode ajudar os profissionais de saúde a tomar decisões mais informadas sobre como priorizar o atendimento aos pacientes.
  • Universidade Federal do Piauí - PI - Brasil
  • 13/12/2023-31/12/2026
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