Use este identificador para citar o ir al link de este elemento:
http://hdl.handle.net/1843/56787
Tipo: | Artigo de Evento |
Título: | Emprego de técnicas de machine learning na predição de morte em pacientes hospitalizados com COVID-19: uma revisão sistemática |
Título(s) alternativo(s): | Employment of machine learning techniques in predicting death in patients hospitalized with COVID-19: a systematic review |
Autor(es): | Alexandre Negrão Pantaleão Carolina Sant' Anna Filipin Larissa Braga Costa Luíza C. Teixeira Renata Araújo Avendanha Tainara Lima Fernandes Juliano de Souza Gaspar Zilma Silveira Nogueira Reis |
Resumen: | A pandemia da COVID-19 tem exaurido recursos humanos e materiais dos sistemas de saúde, urgindo uma otimização desses processos. Assim, a utilização da inteligência artificial surge como potencial aliada para melhor manejar os cuidados. Objetivo: Analisar o emprego de Machine Learning (ML) para predizer a morte de pacientes hospitalizados com COVID-19. Métodos: Foi realizada uma revisão sistemática seguindo a metodologia PRISMA. Foram consultadas as bases PUBMED, COCHRANE, SCIELO, IEEE, SCOPUS e BVS. Foram incluídos estudos primários contendo pacientes hospitalizados com COVID-19 confirmado por RT-PCR, em que foi utilizado o ML para predizer o prognóstico de morte. Foram excluídos simulações, estudos de pacientes com comorbidades específicas e estudos sem número de pacientes. Resultados: 9 estudos foram incluídos. O maior valor de AUC (Área sob a curva ROC) encontrado foi 1.00 e o menor 0.66. Os sistemas de ML utilizaram parâmetros clínicos, laboratoriais e/ou de imagem. Conclusão: Os algoritmos utilizados apresentaram bons resultados e podem auxiliar na predição do desfecho do paciente hospitalizado com COVID-19, melhorando a assistência e alocação de recursos. |
Abstract: | COVID-19 pandemic has been consuming human and material resources from health systems, pointing the need to optimize these processes. Thus, artificial intelligence techniques emerge as potential allies to better manage care. Aim: Analyze the use of Machine Learning (ML) to predict death of hospitalized patients with COVID-19. Methods: Systematic review following PRISMA guidelines. Bases searched: PUBMED, COCHRANE, SCIELO, IEEE, SCOPUS and BVS. Were included primary studies analyzing hospitalized patients with COVID-19 confirmed by RT-PCR, in which ML was used to predict death prognosis. Were excluded simulations, studies containing patients with specific comorbidities and studies without number of patients. Results: 9 studies were included. Highest AUC (Area Under ROC curve) found was 1.00 and lowest 0.66. ML systems used clinical, laboratorial and/or imaging parameters. Conclusion: Models analyzed revealed great results and may help to predict the outcome of patients hospitalized with COVID-19, improving care and resources allocation. |
Asunto: | COVID-19 (Doença) COVID-19 Pandemia, 2020 Inteligência artificial Aprendizado do computador Mortalidade |
Idioma: | por |
País: | Brasil |
Editor: | Universidade Federal de Minas Gerais |
Sigla da Institución: | UFMG |
Departamento: | MED - DEPARTAMENTO DE GINECOLOGIA OBSTETRÍCIA |
Tipo de acceso: | Acesso Aberto |
URI: | http://hdl.handle.net/1843/56787 |
Fecha del documento: | 2021 |
metadata.dc.url.externa: | http://sbis.org.br/artigos-publicados-nos-anais-estendidos-do-xviii-cbis-2021/ |
metadata.dc.relation.ispartof: | Congresso Brasileiro de Informática em Saúde; Congresso Brasileiro de Telemedicina e Telessaúde |
Aparece en las colecciones: | Artigo de Evento |
archivos asociados a este elemento:
archivo | Descripción | Tamaño | Formato | |
---|---|---|---|---|
Emprego de técnicas de machine learning na predição de morte em pacientes hospitalizados com COVID-19 uma revisão sistemática.pdf | 281.55 kB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
Los elementos en el repositorio están protegidos por copyright, con todos los derechos reservados, salvo cuando es indicado lo contrario.