Diagnóstico do risco de Diabetes Mellitus Gestacional (DMG) com o uso da Inteligência Artificial em gestantes atendidas no serviço público: um estudo de desenvolvimento e validação.

• Processo: 24/15609-5
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Doutorado Direto
• Data de Início da vigência: 01 de junho de 2025
• Data de Término da vigência: 31 de maio de 2029
• Área de conhecimento: Ciências da Saúde - Saúde Coletiva - Saúde Pública
• Pesquisador responsável: Silvia Helena de Carvalho Sales Peres
• Beneficiário: Rharessa Gabrielly Ferreira Mendes
• Instituição Sede: Faculdade de Odontologia de Bauru (FOB). Universidade de São Paulo (USP). Bauru , SP, Brasil
• Assunto(s): Diabetes mellitus Doenças periodontais Gestantes Inteligência artificial
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: diabetes | doença periodontal | gestante | Inteligência Artificial | Saúde Coletiva

Resumo

Durante a gestação ocorrem mudanças significativas em vários aspectos na vida da mulher que requerem o acompanhamento multiprofissional. O excesso de peso pode levar a diversas complicações ao decorrer da gravidez, dessa forma é de suma importância uma alimentação de qualidade. O ganho de peso gestacional inclui componentes maternos e fetais e pode aumentar o risco de Diabetes Mellitus Gestacional (DMG) e doenças periodontais (DP). A doença periodontal, caracterizada por sua inflamação, pode aumentar o risco de DMG, e por isso, o pré-natal odontológico é fundamental. Com isso este projeto tem o objetivo de desenvolver e validar um software para detectar precocemente o DMG com o uso da Inteligência Artificial, por meio da Doença periodontal em gestantes atendidas no sistema público de saúde. A amostra do estudo será composta por 125 gestantes. Elas serão examinadas pelos pesquisadores do CATO-USP (Centro Avançado Translacional do Obeso), um centro de pesquisa e ensino da Faculdade de Odontologia de Bauru. O estudo dividirá as participantes em dois grupos: GD (com DMG) e GSD (sem DMG). O uso de Inteligência Artificial (IA) terá como finalidade o diagnóstico precoce de DMG ao analisar dados de saúde bucal e outros fatores, melhorando o manejo da doença e reduzindo complicações.