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Previsão de gravidade clínica de Covid-19 por Inteligência Artificial
abril 04, 2020 Divulgação Científica
Imagem ilustrativa sem relação com texto - Fonte Pixabay
Uma pesquisa publicada no Vol.63, N ° 1, 2020 da Revista Tech Science Press , por Cientistas Chinese busca uma uma estrutura de inteligência artificial para previsão de gravidade clínica de coronavírus baseada em dados
De acordo com a pesquisa o vírus SARS-CoV2, que causa a doença de coronavírus (COVID-19), tornou-se uma pandemia e se espalhou para todos os continentes habitados.
Para os pesquisadores dado o crescente número de casos, há uma necessidade urgente de aumentar as habilidades clínicas, a fim de identificar dentre os muitos casos leves os poucos que evoluirão para doenças críticas.
Os cientistas apresentam um primeiro passo para a construção de uma estrutura de inteligência artificial (IA), com recursos de análise preditiva (AP) aplicados a dados reais do paciente, para fornecer suporte rápido à tomada de decisões clínicas.
O texto informa que o COVID-19 apresentou uma necessidade premente, pois
a) os médicos ainda estão desenvolvendo perspicácia clínica para esta nova doença e
b) as limitações de recursos em uma pandemia crescente exigem decisões difíceis de alocação de recursos.
(1) identificar algoritmicamente as combinações de características clínicas do COVID-19 que predizem resultados e
(2) desenvolver uma ferramenta com recursos de IA que preverá pacientes em risco de doença mais grave na apresentação inicial.
Os modelos preditivos aprendem com dados históricos para ajudar a prever quem desenvolverá a síndrome do desconforto respiratório agudo (SDRA), um resultado grave no COVID-19.
Os resultados, com base em dados de dois hospitais de Wenzhou, Zhejiang, China, identificaram características na apresentação inicial com COVID-19 que eram mais preditivas do desenvolvimento posterior de SDRA. Alanina aminotransferase (ALT) levemente elevada (uma enzima hepática), presença de mialgias (dores no corpo) e hemoglobina elevada (glóbulos vermelhos), nesta ordem, são as características clínicas, na apresentação, as mais preditivas .
Jiang, X., Café, M., Bari, A., Wang, J., Jiang, X., et al. (2020). Rumo a uma estrutura de inteligência artificial para previsão de gravidade clínica de coronavírus baseada em dados. CMC-Computers, Materials & Continua, 63 (1) , 537–551.