Em meio ao crescente número de casos diagnosticados de Covid-19 no Brasil, um estudo desenvolvido pelo Laboratório de Big Data e Análise Preditiva em Saúde (Labdaps), da Faculdade de Saúde Pública da Universidade de São Paulo (USP), apresentou uma alternativa de combate à doença. Para tal, foi desenvolvido um algoritmo de inteligência artificial que, através dos dados clínicos iniciais de um paciente com suspeita de Covid-19 é capaz de prever a evolução da doença, inclusive se o quadro tem potencial para levá-lo à UTI. Tudo isso através de um cálculo que pode durar poucos segundos.
O professor Tiago Almeida de Oliveira, do curso de Estatística da Universidade Estadual da Paraíba (UEPB) é integrante do grupo de pesquisa, que a partir dos estudos de dados clínicos obtidos através de um hemograma, adicionado a informações como peso, idade e sexo, aplicam o algoritmo que aponta o resultado da avaliação do paciente. Este recurso indica, inclusive, se o quadro tem potencial para evolução e agravamento da doença a ponto da necessidade de uma internação em Unidade de Terapia Intensiva (UTI), com necessidade do uso de ventilação mecânica.
Tiago Almeida destacou que o algoritmo é treinado, a partir de dados obtidos de outros pacientes, para predizer esses possíveis desfechos. No entanto, o pesquisador afirma que o diferencial dessa pesquisa, que será publicada em breve na publicação internacional Natures Scientific Reports, é a contribuição da Estatística no combate ao novo Coronavírus. “A participação e inserção do curso de Estatística da UEPB em uma pesquisa dessa relevância, a nível mundial, que utiliza a Ciência de Dados, nos coloca em outro patamar. É a forma de como o curso de Estatística da UEPB tem para contribuir para atenuar os efeitos causados pela pandemia do novo Coronavírus, além de nos deixar mais preparados para futuras situações parecidas”, destacou o professor.
De acordo com o docente da UEPB, a equipe do LABDAPS, liderada pelo professor Alexandre Chiavegatto, da USP, ganhou o prêmio DASA/VEJA Saúde de prevenção ao novo coronavírus, além de atuar na rede IACOVBR de Inteligência Artificial para o combate à Covid-19, agrupando diversos hospitais parceiros para a pesquisa com os algoritmos criados nesta e outras pesquisas em andamento. “Eu contei também com o apoio da FAPESQ, através de um edital que visa contribuir para a rápida implementação de soluções de monitoramento, análise e recomendações frente à pandemia do Coronavírus no Estado da Paraíba”, acrescentou.
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