Unifesp e ITA desenvolvem modelo matemático ainda mais preciso para diagnóstico de covid-19
Seis pesquisadores do Instituto de Ciência e Tecnologia (ICT/Unifesp), da Escola Paulista de Medicina (EPM/Unifesp) e do Instituto Tecnológico da Aeronáutica (ITA) uniram técnicas do Aprendizado de Máquina (Machine Learning) e do geoprocessamento em saúde para estruturar um modelo capaz de identificar os fatores de risco que levam pacientes infectados com o coronavirus a quadros graves e à internação. A inovação, desenvolvida por Ana Carolina Lorena, Carlos Kiffer, Horácio Hideki Yanesse, Leila Abuabara, Luiz Leduíno de Salles e Maria Gabriela Valeriano, pode fornecer insights ainda mais precisos para gestores da área da saúde daqui para frente.
Tal diminuição ocorreu devido à chamada "limpeza dos dados", uma etapa que inclui ajustes, transformações, e filtros das informações coletadas. Com isso, foram excluídos formulários com erros no preenchimento, ausência de informação, resultado de exame pendente e inconsistências. "Também eliminamos testes não representativos, ou seja, casos em que a pessoa preencheu menos de três campos entre sintomas e comorbidades, pois não geraria informação útil para nós", explica Abuabara.
De acordo com os pesquisadores, a ideia é aperfeiçoar esses modelos preditivos. "Planejamos testar nossos modelos na prática em parceria com a secretaria municipal de saúde, além de avaliar a inclusão de mais atributos aos modelos, principalmente para investigar como se comportam frente aos casos de novas variantes da doença, como a delta", finalizam.