Gestão clínica de casos de Covid-longa: aplicação de técnica de inteligência artificial

• Processo: 24/17780-3
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de abril de 2025
• Data de Término da vigência: 31 de março de 2026
• Área de conhecimento: Ciências da Saúde - Saúde Coletiva - Saúde Pública
• Pesquisador responsável: Sílvia Carla da Sílva André Uehara
• Beneficiário: Júlia Hellen Ferreira de Sousa
• Instituição Sede: Centro de Ciências Biológicas e da Saúde (CCBS). Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR). São Carlos , SP, Brasil
• Assunto(s): Inteligência artificial Enfermagem em saúde pública
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Covid-longa | Gestão Clínica | Inteligência Artificial | Enfermagem em saúde pública

Resumo

Este estudo tem como objetivo utilizar técnicas de inteligência artificial para identificar a gestãoclínica dos casos de condição pós Covid. Trata-se de um estudo transversal analítico e serárealizado em hospitais de referência do SUS para a assistência de Covid-19 de São Carlos-SP, além dos Serviços deVigilância Epidemiológica e do Departamento de Atenção Básica e Ambulatorial. A população do estudo será composta porpessoas que tiveram Covid-19 com diagnóstico laboratorial, no período de janeiro de 2021 a 31 de dezembro de 2023. Nãoé uma prática comum estudos que aplicam técnicas de IA utilizarem cálculo amostral, uma vez que analisam base de dadosoficiais ou de outros estudos; entretanto, neste projeto, pela ausência de literatura sobre a temática e de uma base de dadosoficial, tornou-se necessário utilizar um banco de dados que realizou um cálculo amostral, resultando em uma amostra de349 casos de condição pós Covid. Os dados coletados serão registrados em planilhas; e, posteriormente, serão organizadosem um banco de dados. A análise das variáveis coletadas no estudo terá caráter inicialmente exploratório; posteriormente,será realizada uma avaliação abrangente de diversos algoritmos de Aprendizado de Máquina (AM) para a identificação daassistência aos casos de condição pós Covid. Além disso, os algoritmos de AM serão aplicados para a predição de outrasvariáveis de gestão clínica e de grupos com maior predisposição. Dentre os critérios de seleção, será considerada aexplicabilidade dos modelos gerados, dando-se preferência aalgoritmos que sejam capazes de gerar modelos mais interpretáveis, como as árvores de decisão.