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Projeto sobre predição de diagnóstico e prognóstico em pacientes com Covid-19 é aprovado em edital da Fapesq-PB

As pesquisas desenvolvidas na Universidade Estadual da Paraíba (UEPB) envolvendo a Covid-19 têm se destacado no campo científico e uma das mais recentes comprovações desta realidade foi a aprovação do projeto “Predição de diagnóstico, prognóstico e sobrevivência em pacientes com Covid-19 utilizando dados clínicos”, no Edital Fapesq-PB Nº 003/2020. O trabalho é de autoria do professor Tiago Almeida de Oliveira, do Departamento de Estatística da UEPB.

Parte do objetivo é predizer desfechos relacionados a diagnóstico, prognóstico e alta em pacientes no contexto do surto de Covid-19, incluindo-se como preditores variáveis obtidas de dados clínicos e de fluxo de exames pedidos e realizados durante o atendimento. Assim, conforme professor Tiago, os desfechos primários a serem preditos pelos algoritmos de machine learning (reconhecimento de padrões por meio de inteligência artificial) são o resultado positivo em exame de Covid-19, risco de internação em UTI, necessidade de usar ventilação mecânica, medidas de evolução clínica dos pacientes e risco de deterioração ou melhora clínica para condutas individuais no mesmo leito.

O projeto é realizado em parceria com o Centro de Desenvolvimento Regional, Big Data e Geoprocessamento (CDRBG) da Universidade Estadual da Paraíba, através da professora Ângela Maria Cavalcanti Ramalho, e participação do Laboratório de Big Data e Análise Preditiva em Saúde (LABDAPS) da Faculdade de Saúde Pública da Universidade de São Paulo (USP). Professor Tiago Almeida atua como pesquisador nos dois laboratórios.

De acordo com o docente, “os membros do LABDAPS foram os primeiros pesquisadores no mundo a trazer resultados mostrando que, por meio de machine learning e variáveis coletadas no pronto atendimento, seria possível predizer o diagnóstico de Covid-19 apenas utilizando os modelos de inteligência artificial, com resultados melhores que os testes rápidos”. Além disso, segundo ele, o LABDAPS é responsável por uma rede de Inteligência Artificial para Covid-19 no Brasil (IACOV-BR) que está desenvolvendo e validando algoritmos de machine learning para predizer eventos relacionados à Covid-19 nas cinco regiões brasileiras.

A rede de Inteligência Artificial para Covid-1 envolve, atualmente, grupos de pesquisa da Universidade de São Paulo (USP), Universidade Estadual da Paraíba (UEPB), Universidade Federal de Pelotas (UFPel), Fundação Oswaldo Cruz do Paraná (FIOCRUZ-PR) e Universidade Federal de Goiás (UFG), além de centros de pesquisa de hospitais localizados nas cinco regiões brasileiras, como o Hospital Pedro I, em Campina Grande. A rede IACOV-BR já possui os procedimentos estruturados em termos de quais variáveis coletar e trâmites burocráticos para conseguir os dados.

O Edital Fapesq-PB Nº 003/2020, no qual o projeto “Predição de diagnóstico, prognóstico e sobrevivência em pacientes com Covid-19 utilizando dados clínicos” foi aprovado, visa contribuir para a rápida implementação de soluções de monitoramento, análise e recomendações frente à pandemia da Covid-19 no Estado da Paraíba.

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