{"id":18236,"date":"2021-05-18T10:25:11","date_gmt":"2021-05-18T13:25:11","guid":{"rendered":"https:\/\/jornalfatosenoticias.com.br\/?p=18236"},"modified":"2021-05-18T10:25:15","modified_gmt":"2021-05-18T13:25:15","slug":"robo-brasileiro-e-capaz-de-prever-mortes-por-complicacoes-respiratorias","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/jornalfatosenoticias.com.br\/index.php\/2021\/05\/18\/robo-brasileiro-e-capaz-de-prever-mortes-por-complicacoes-respiratorias\/","title":{"rendered":"Rob\u00f4 brasileiro \u00e9 capaz de prever mortes por complica\u00e7\u00f5es respirat\u00f3rias"},"content":{"rendered":"\n

Utilizando intelig\u00eancia artificial<\/a>\u00a0e\u00a0machine learning<\/a>, pesquisadores do Laborat\u00f3rio de Big Data e An\u00e1lise Preditiva em Sa\u00fade (Labdaps) da Universidade de S\u00e3o Paulo (USP) conseguiram identificar 88% de mortes por complica\u00e7\u00f5es respirat\u00f3rias em 1.767 pessoas.
Os cientistas tamb\u00e9m classificaram o risco de \u00f3bito em decorr\u00eancia dessas doen\u00e7as e descobriram que 100% dos \u00f3bitos estavam entre aqueles previamente identificados como maior risco de morte por complica\u00e7\u00f5es respirat\u00f3rias (25% do grupo analisado).
Este \u00e9 um dos estudos sobre previs\u00e3o de morte mais amplos j\u00e1 realizados em grandes popula\u00e7\u00f5es. \u201cO que existe na literatura \u00e9 aplica\u00e7\u00e3o de machine learning para identifica\u00e7\u00e3o de risco em popula\u00e7\u00f5es espec\u00edficas. Por exemplo, em pessoas que j\u00e1 apresentam problemas card\u00edacos, em pessoas que j\u00e1 t\u00eam diagn\u00f3stico de c\u00e2ncer\u201d, explica Carla Nascimento, doutoranda em sa\u00fade p\u00fablica pela USP, pesquisadora do Labdaps e coautora do estudo.<\/p>\n\n\n\n

Como foi feito o estudo<\/span><\/strong><\/p>\n\n\n\n

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Rob\u00f4 brasileiro identificou 88% de mortes por complica\u00e7\u00f5es respirat\u00f3rias em 1.767 pessoas (Foto: Halfpoint\/Shutterstock)<\/em><\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Para chegar aos resultados obtidos, os pesquisadores analisaram dados coletados pela pesquisa Sa\u00fade, Bem-Estar e Envelhecimento (Sabe), tamb\u00e9m da USP, entre 2006 e 2010, com foco em moradores de S\u00e3o Paulo com 60 anos ou mais. Dessa forma, a covid-19<\/a> ficou de fora da pesquisa.
No entanto, como a Sabe n\u00e3o foi criada para indicar mortalidade, os cientistas precisaram tamb\u00e9m cruzar esses dados com as informa\u00e7\u00f5es de mortes na cidade de S\u00e3o Paulo. A partir disso, os pesquisadores treinaram o algoritmo de machine learning<\/a> com 70% da base de dados. O restante foi utilizado para testar o n\u00edvel de assertividade das previs\u00f5es geradas a respeito das mortes por complica\u00e7\u00f5es respirat\u00f3rias.
\u201c[O estudo] abre um leque de possibilidades de iniciar medidas preventivas ao ponto de conseguir evitar que a morte ocorra. N\u00e3o \u00e9 algo \u2018voc\u00ea vai morrer e n\u00e3o tem o que fazer em rela\u00e7\u00e3o a isso\u2019. O grande interesse de saber \u00e9 evitar que isso aconte\u00e7a\u201d, afirma Alexandre Chiavegatto Filho, diretor do Labdaps.<\/p>\n\n\n\n

Pr\u00f3ximos passos<\/span><\/strong><\/p>\n\n\n\n

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O pr\u00f3ximo passo dos pesquisadores \u00e9 realizar um novo estudo randomizado com m\u00e9dicos de 30 diferentes hospitais (Foto: cono0430\/Shutterstock)<\/em><\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Com o sucesso da previs\u00e3o de mortes por complica\u00e7\u00f5es respirat\u00f3rias, os cientistas querem agora compreender<\/a> o quanto essa tecnologia preditiva pode apoiar e mudar o comportamento cl\u00ednico. Por isso, o pr\u00f3ximo passo \u00e9 elaborar um estudo aleat\u00f3rio com um grupo de m\u00e9dicos que receber\u00e1 o programa e outro que ficar\u00e1 sem, e acompanhar os respectivos pacientes.
Antes de mais nada, os pesquisadores avaliar\u00e3o que tipo de dados esses profissionais desejam. \u201cSer\u00e1 que ele quer algo bem simples \u2014 \u2018Esse paciente vai a \u00f3bito em cinco anos por doen\u00e7a cardiovascular\u2019. Ser\u00e1 que ele quer uma probabilidade? Ou fornecer probabilidades e graus de incertezas? \u00c0s vezes muito detalhe pode ser muito complexo e o m\u00e9dico pode acabar ignorando a informa\u00e7\u00e3o. E com poucos detalhes o m\u00e9dico pode acabar n\u00e3o confiando nesse resultado\u201d, diz Chiavegatto Filho.
Na sequ\u00eancia, a tecnologia ser\u00e1 ent\u00e3o disponibilizada para 30 hospitais brasileiros escolhidos por meio de uma plataforma chamada RandomIA, que contou com financiamento da Microsoft e da Funda\u00e7\u00e3o de Apoio \u00e0 Pesquisa do Estado da Para\u00edba (Fapesq).
Apesar de ainda estar longe do cotidiano, Chiavegatto Filho acredita que esse tipo de tecnologia ser\u00e1 bem recebida assim que estiver dispon\u00edvel e pronta para aplica\u00e7\u00e3o. \u201c\u00c9 impressionante a quantidade de decis\u00f5es dif\u00edceis e complexas que os m\u00e9dicos tomam ao longo do seu dia. O m\u00e9dico passa muito tempo coletando informa\u00e7\u00f5es de pacientes e recebe de volta informa\u00e7\u00f5es dispersas. Nada que unifique essa informa\u00e7\u00e3o toda e ajude a tomar uma decis\u00e3o. \u00c9 isso que a intelig\u00eancia artificial est\u00e1 trazendo\u201d, afirma.<\/p>\n\n\n\n

Fonte: Olhar Digital<\/a><\/em><\/strong><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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