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Pesquisa aborda o uso de IA na previsão de desfechos de casos de Covid-19
Como a inteligência artificial (IA) pode contribuir para o acompanhamento e tomada de decisão em casos de Covid-19 nos hospitais? Um trabalho desenvolvido pelo professor Adriano Lages dos Santos, do Campus Itabirito, traz luzes sobre a questão, ao realizar uma revisão da literatura sobre a utilização de algoritmos de aprendizado de máquina (inteligência artificial) para previsão de desfechos em crianças e adolescentes que contraíram Covid-19.
O estudo tem grande impacto para a comunidade, pois mostra que existem poucos trabalhos que investigam como ferramentas de IA (Inteligência Artificial) podem auxiliar médicos no cuidado de pacientes pediátricos com Covid-19. O professor pesquisou situações em que a IA ajudaria a prever desfechos como necessidade de suporte ventilatório, encaminhamento para UTI, óbito, entre outros, em tais pacientes.
Um dos motivos para escolha deste perfil para o estudo foi o fato de esta faixa etária ter especificidades que fazem com que os desfechos da doença nesse grupo sejam diferentes. Entretanto, Adriano explica que as demais faixas etárias também podem ser beneficiadas com estudos desta natureza.
"As ferramentas que encontramos na literatura se mostram promissoras na detecção e predição de desfechos diversos por Covid-19 em crianças e adolescentes, entretanto apontamos também que falta, ainda, transparência na forma como esses modelos de aprendizado de máquina são apresentados cientificamente", detalha o professor. Segundo o docente, isso mostra que ainda há espaço para pesquisas nessa área e que há também uma necessidade de maior entendimento sobre como esses modelos funcionam.
Realizado com a participação de pesquisadores do departamento de pediatria da escola de medicina da Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG), o trabalho foi publicado na revista Artificial Intelligence in Medicine, que tem fator de impacto 7.5. A publicação, classificada como Qualis A1 - o mais elevado pela avaliação da Capes - é reconhecida por publicar textos relevantes na interdisciplinaridade entre computação e medicina.