Predição do tempo de permanência hospitalar na cirurgia de cabeça e pescoço utilizando inteligência artificial.

• Processo: 24/08464-0
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de julho de 2024
• Data de Término da vigência: 30 de junho de 2025
• Área de conhecimento: Ciências da Saúde - Medicina - Cirurgia
• Pesquisador responsável: Luiz Paulo Kowalski
• Beneficiário: Willian Nogueira Silva
• Instituição Sede: Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina da USP (HCFMUSP). Secretaria da Saúde (São Paulo - Estado). São Paulo , SP, Brasil
• Assunto(s): Cabeça e pescoço Inteligência artificial Predição Tempo de permanência
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: cabeca e pescoco | Cirurgia | Inteligência Artificial | Predição | tempo de permanência | Cirurgia de Cabeça e Pescoço

Resumo

O tempo de permanência hospitalar é um indicador importante no contexto da saúde, tantopara os pacientes quanto para o sistema de saúde. Este tempo de permanência é definidocomo a duração da hospitalização desde o momento da admissão até a alta hospitalar. Dessemodo, é um indicador fundamental para se determinar diversas políticas de tratamento ealocação dos recursos, demonstrando a relevância dessa informação para os pacientes e parao sistema de saúde. Portanto, isso significa compreender a quantidade de tempo necessáriapara o cuidado, além de ser capaz de aprimorar a logística da ocupação de leitos e ordem deprocedimentos cirúrgicos. Na cirurgia de cabeça e pescoço, a qual possui importanterelevância social pela alta prevalência de novos casos no Brasil, informações antecipadassobre o tempo de permanência hospitalar podem tornar a alocação de recursos maispragmática e melhorar o manejo logístico dos procedimentos cirúrgicos que serão realizados,contemplando a predição dessa variável. O presente estudo busca lançar mão de algoritmosjá utilizados que se valem de Inteligência Artificial para predizer o tempo de permanênciahospitalar em pacientes da cirurgia de cabeça e pescoço através de variáveis pré-operatórias.Assim, dispondo de uma coorte retrospectiva com dados de prontuários de pacientes doHospital das Clínicas da Universidade de São Paulo e do Instituto do Câncer do Estado deSão Paulo submetidos a cirurgia de cabeça e pescoço, em que dados de prontuário dospacientes serão analisados e processados pela Inteligência Artificial. Deste modo, o estudoresultará na criação de um modelo capaz de predizer o tempo de permanência hospitalar combase nos dados pré-operatórios destes pacientes.