As pesquisas desenvolvidas na Universidade Estadual da Para\u00edba (UEPB) envolvendo a Covid-19 t\u00eam se destacado no campo cient\u00edfico e uma das mais recentes comprova\u00e7\u00f5es desta realidade foi a aprova\u00e7\u00e3o do projeto \u201cPredi\u00e7\u00e3o de diagn\u00f3stico, progn\u00f3stico e sobreviv\u00eancia em pacientes com Covid-19 utilizando dados cl\u00ednicos\u201d, no Edital Fapesq-PB N\u00ba 003\/2020. O trabalho \u00e9 de autoria do professor Tiago Almeida de Oliveira, do Departamento de Estat\u00edstica da UEPB.<\/p>\n
Parte do objetivo \u00e9 predizer desfechos relacionados a diagn\u00f3stico, progn\u00f3stico e alta em pacientes no contexto do surto de Covid-19, incluindo-se como preditores vari\u00e1veis obtidas de dados cl\u00ednicos e de fluxo de exames pedidos e realizados durante o atendimento. Assim, conforme professor Tiago, os desfechos prim\u00e1rios a serem preditos pelos algoritmos de machine learning (reconhecimento de padr\u00f5es por meio de intelig\u00eancia artificial) s\u00e3o o resultado positivo em exame de Covid-19, risco de interna\u00e7\u00e3o em UTI, necessidade de usar ventila\u00e7\u00e3o mec\u00e2nica, medidas de evolu\u00e7\u00e3o cl\u00ednica dos pacientes e risco de deteriora\u00e7\u00e3o ou melhora cl\u00ednica para condutas individuais no mesmo leito.<\/p>\n
O projeto \u00e9 realizado em parceria com o Centro de Desenvolvimento Regional, Big Data e Geoprocessamento (CDRBG) da Universidade Estadual da Para\u00edba, atrav\u00e9s da professora \u00c2ngela Maria Cavalcanti Ramalho, e participa\u00e7\u00e3o do Laborat\u00f3rio de Big Data e An\u00e1lise Preditiva em Sa\u00fade (LABDAPS) da Faculdade de Sa\u00fade P\u00fablica da Universidade de S\u00e3o Paulo (USP). Professor Tiago Almeida atua como pesquisador nos dois laborat\u00f3rios.<\/p>\n
De acordo com o docente, \u201cos membros do LABDAPS foram os primeiros pesquisadores no mundo a trazer resultados mostrando que, por meio de machine learning e vari\u00e1veis coletadas no pronto atendimento, seria poss\u00edvel predizer o diagn\u00f3stico de Covid-19 apenas utilizando os modelos de intelig\u00eancia artificial, com resultados melhores que os testes r\u00e1pidos\u201d. Al\u00e9m disso, segundo ele, o LABDAPS \u00e9 respons\u00e1vel por uma rede de Intelig\u00eancia Artificial para Covid-19 no Brasil (IACOV-BR) que est\u00e1 desenvolvendo e validando algoritmos de machine learning para predizer eventos relacionados \u00e0 Covid-19 nas cinco regi\u00f5es brasileiras.<\/p>\n
A rede de Intelig\u00eancia Artificial para Covid-1 envolve, atualmente, grupos de pesquisa da Universidade de S\u00e3o Paulo (USP), Universidade Estadual da Para\u00edba (UEPB), Universidade Federal de Pelotas (UFPel), Funda\u00e7\u00e3o Oswaldo Cruz do Paran\u00e1 (FIOCRUZ-PR) e Universidade Federal de Goi\u00e1s (UFG), al\u00e9m de centros de pesquisa de hospitais localizados nas cinco regi\u00f5es brasileiras, como o Hospital Pedro I, em Campina Grande. A rede IACOV-BR j\u00e1 possui os procedimentos estruturados em termos de quais vari\u00e1veis coletar e tr\u00e2mites burocr\u00e1ticos para conseguir os dados.<\/p>\n
O Edital Fapesq-PB N\u00ba 003\/2020, no qual o projeto \u201cPredi\u00e7\u00e3o de diagn\u00f3stico, progn\u00f3stico e sobreviv\u00eancia em pacientes com Covid-19 utilizando dados cl\u00ednicos\u201d foi aprovado, visa contribuir para a r\u00e1pida implementa\u00e7\u00e3o de solu\u00e7\u00f5es de monitoramento, an\u00e1lise e recomenda\u00e7\u00f5es frente \u00e0 pandemia da Covid-19 no Estado da Para\u00edba. <\/p>\n
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