Técnicas de inteligência artificial para a identificação e gestão clínica de casos de Covid longa: uma revisão de escopo

• Processo: 23/11865-4
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de março de 2024
• Data de Término da vigência: 31 de dezembro de 2024
• Área de conhecimento: Ciências da Saúde - Saúde Coletiva - Saúde Pública
• Pesquisador responsável: Sílvia Carla da Sílva André Uehara
• Beneficiário: Tatiane Vitória Souza dos Reis
• Instituição Sede: Centro de Ciências Biológicas e da Saúde (CCBS). Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR). São Carlos , SP, Brasil
• Assunto(s): Identificação Inteligência artificial
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: COVID longa | Gestão Clínica | Identificacao | Inteligência Artificial | Epidemiologia, Enfermagem de doenças contagiosas

Resumo

Este estudo tem como objetivo mapear a literatura científica sobre as técnicas de inteligência artificial que auxiliam na identificação e gestão clínica dos casos de Covid longa. Trata-se de uma revisão de escopo (scoping review) com base nos princípios preconizados pelo Joanna Briggs Institute (JBI). A pesquisa bibliográfica será conduzida nas seguintes bases de dados eletrônicas: Web of Science e US National Library of Medicine National Institutes of Health PUBMED - NCB, LILACS e SCIELO. A busca será realizada utilizando os termos Covid longa; síndrome pós-covid; inteligência artificial; identificação; gestão clínica. A scoping review permite uma avaliac'ao menos rigorosa da qualidade dos artigos, assim, será utilizado um guia pratico desenvolvido por JBI para a analise dos dados. Esta pesquisa nao necessita de ser submetida ao Comite de Etica em Pesquisa (CEP), uma vez que se constitui em uma pesquisa de revisao.