Tiago Almeida de Oliveira, professor da Universidade Estadual da Paraíba – UEPB (Foto: arquivo pessoal)

Imagina que bacana se pudéssemos, com testes e avaliações de rotina, feitos na admissão do paciente (ou bem perto) ter uma ideia do prognóstico (de ventilação mecânica, UTI ou morte) do paciente? Um grupo de pesquisadores da Universidade de São Paulo (USP), em parceria com Tiago Almeida de Oliveira, professor da Universidade Estadual da Paraíba (UEPB), desenvolveram um algoritmo de inteligência artificial que, através dos dados clínicos iniciais de um paciente com suspeita de Covid-19 que acaba de dar entrada em um hospital, é capaz de prever a evolução da doença nos próximos dias, inclusive se o quadro tem potencial para levar o paciente à UTI. Tudo isso através de um cálculo que pode durar poucos segundos. O artigo com o resultado dessa pesquisa acaba de ser publicado na Revista Nature Scientific Reports, uma das publicações mais respeitadas do mundo.

Para o pesquisador Tiago Almeida, ter esse estudo publicado numa revista como a Nature é um privilégio e respalda todo um trabalho eficiente feito pelo grupo. De acordo com Tiago, esses dados clínicos obtidos através do algoritmo podem ser captados rapidamente através de um simples hemograma e dados como peso, idade e sexo. Os resultados são analisados pelo algoritmo e, a partir do resultado, o médico saberá rapidamente se o quadro daquele paciente tem potencial para evoluir mal a ponto da necessidade de uma internação na UTI e a temida necessidade do uso de ventilação mecânica.

Para que isso dê certo, o professor Tiago Almeida destacou que o algoritmo é treinado, a partir de dados obtidos de outros pacientes, para predizer esses possíveis desfechos (por exemplo, UTI e ventilação mecânica). No entanto, o pesquisador afirma que o diferencial dessa pesquisa, que foi publicada na Natures Scientific Reports, é que a análise estatística está justamente no fato de que, mesmo se o algoritmo ainda não tiver sido treinado para predizer a chance do paciente vir a óbito, por falta de dados por exemplo em um início de pandemia, ele conseguiu na pesquisa, com uma eficácia de 92%, avaliar se determinado paciente teria potencial para vir a óbito.

“É importante salientar que eu pude contar com o fundamental apoio da FAPESQ por meio do Edital Nº 003/2020 que visa contribuir para a rápida implementação de soluções de monitoramento, análise e recomendações frente à pandemia do COVID19, no Estado da Paraíba”, afirmou o professor Tiago Almeida.

O estudo foi feito pelo Laboratório de Big Data e Análise Preditiva em Saúde (Labdaps), da Faculdade de Saúde Pública da USP, do qual o professor Tiago Almeida é integrante. Recentemente a equipe do LABDAPS – Laboratório de Big Data e Análise Preventiva em Saúde ganharam o prêmio DASA/VEJA Saúde de prevenção ao novo coronavírus. E tem atuado na rede IACOVBR- Inteligência artificial para o combate ao coronavírus, agrupando diversos hospitais parceiros para a pesquisa com os algoritmos criados nesta e outras pesquisas em andamento.

O professor Alexandre Chiavegatto da Faculdade de Saúde Pública da USP, Líder da pesquisa e do Labdaps, trabalha com um importante objetivo que é que esses avanços tecnológicos possam integrar o SUS (Sistema Único de Saúde).

• Leia o artigo completo aqui https://www.nature.com/articles/s41598-021-82885-y

Fonte: FAPESQ  (Alexandre Chiavegatto Filho/ Ascom UEPB/ Ascom Fapesq)

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