![\"\"](\"http:\/\/ufrb.edu.br\/wp-content\/uploads\/2021\/02\/pesquisa-covid-ia-feed-c03.jpeg\")
<\/p>\n<\/p>\n
Professores e pesquisadores da Universidade Federal do Rec\u00f4ncavo da Bahia (UFRB) estudaram a previsibilidade de hospitaliza\u00e7\u00e3o de pacientes contaminados pela Covid-19, fazendo uso de aprendizado de m\u00e1quina, o Machine Learning (ML). Foram investigados bancos de dados com 217.580 pacientes confirmados com SARS-CoV-2, em exames laboratoriais dos estados de Alagoas, Esp\u00edrito Santo e Santa Catarina.<\/p>\n
O estudo usou e cruzou dados p\u00fablicos desses tr\u00eas estados brasileiros e obteve acur\u00e1cia entre 79,1% e 84,7%. A acur\u00e1cia \u00e9 a proximidade de um resultado com o seu valor de refer\u00eancia real. Dessa forma, quanto maior a acur\u00e1cia, mais pr\u00f3ximo da refer\u00eancia ou valor real \u00e9 o resultado encontrado.<\/p>\n
Com esses dados, os pesquisadores alimentaram o aplicativo ContraCovid, que pode ser baixado para smartphones gratuitamente no site contracovid.org<\/a>.<\/p>\n O aplicativo \u00e9 parte do projeto denominado “ContraCovid – Tecnologias para monitoramento da Covid-19”, criado na UFRB, que investiga t\u00e9cnicas de processamento de sinais e intelig\u00eancia artificial para desenvolver um m\u00e9todo de baixo custo para detec\u00e7\u00e3o e monitoramento da Covid-19 atrav\u00e9s da an\u00e1lise autom\u00e1tica de sintomas, particularmente a tosse e a dificuldade respirat\u00f3ria.<\/p>\n No aplicativo, a pessoa se cadastra, preenche o hist\u00f3rico de sa\u00fade e informa os sintomas que est\u00e1 sentindo. O aplicativo, ent\u00e3o, prev\u00ea o risco de hospitaliza\u00e7\u00e3o. A cada nova atualiza\u00e7\u00e3o dos dados do usu\u00e1rio, o sistema processa as novas informa\u00e7\u00f5es e atualiza a probabilidade de hospitaliza\u00e7\u00e3o.<\/p>\n Os resultados da pesquisa da UFRB servem para alertar as pessoas que vieram a ser contaminadas, sobre a necessidade ou n\u00e3o de buscar tratamento hospitalar oportuno para a Covid-19, a partir do aparecimento dos primeiros sintomas, evitando que a doen\u00e7a se agrave e venha a necessitar de UTI (Unidade de Terapia Intensiva).<\/p>\n Os dados tamb\u00e9m ajudam as pessoas que moram em \u00e1reas remotas e interioranas que venham a contrair a Covid-19, a se anteciparem ao agravamento da doen\u00e7a e se deslocarem para regi\u00f5es metropolitanas que possuam condi\u00e7\u00f5es de tratamento adequadas.<\/p>\n A pesquisa foi feita em decorr\u00eancia da escassez de acesso a testes para o novo coronav\u00edrus, um dos principais obst\u00e1culos no enfrentamento \u00e0 pandemia. A evolu\u00e7\u00e3o r\u00e1pida, silenciosa e desconhecida dessa doen\u00e7a faz com que muitos pacientes s\u00f3 procurem atendimento quando j\u00e1 \u00e9 tarde demais para tratar a S\u00edndrome Respirat\u00f3ria Aguda Grave que ela causa.<\/p>\n \u201cNos casos que precisa de tratamento, quanto mais cedo as pessoas procurarem atendimento \u00e9 melhor para evitar as consequ\u00eancias graves da Covid-19, como o comprometimento dos pulm\u00f5es\u201d, alerta o pesquisador Igor Miranda, coordenador da pesquisa. \u201cDo ponto de vista dos profissionais de sa\u00fade, pode-se utilizar a ferramenta para saber se o paciente vai precisar de hospitaliza\u00e7\u00e3o ou se quiser usar a ferramenta para ajudar a alocar os leitos hospitalares\u201d, completa Miranda.<\/p>\n Miranda, o professor e pesquisador Gildeberto de Souza Cardoso e o aluno Gabriel Oliveira, do Centro de Ci\u00eancias Exatas e Tecnol\u00f3gicas (CETEC) da UFRB, em parceria com os pesquisadores Madhurananda Pahar e Thomas Niesler, da Universidade de Stellenbosch, \u00c1frica do Sul, conduziram a pesquisa cujos resultados foram publicados na plataforma TechRxiv, em artigo ainda sem revis\u00e3o por pares.<\/p>\n O artigo \u00e9 denominado \u201cMachine Learning Prediction of Hospitalization due to COVID-19 based on Self-Reported Symptoms: A Study for Brazil\u201d, em tradu\u00e7\u00e3o livre \u201cAprendizagem de M\u00e1quina para Predi\u00e7\u00e3o de Hospitaliza\u00e7\u00e3o devido \u00e0 COVID-19 com base em Sintomas Autorrelatados: Um Estudo para o Brasil\u201d, publicado no \u00faltimo dia 08 de fevereiro. <\/p>\n Para Miranda, a metodologia da pesquisa desenvolvida pela UFRB poder\u00e1 ser replicada para outras doen\u00e7as respirat\u00f3rias graves.<\/p>\n Segundo Miranda, a pandemia ainda n\u00e3o acabou. \u201cCom toda a complexidade na log\u00edstica de produ\u00e7\u00e3o e distribui\u00e7\u00e3o das vacinas, precisaremos utilizar recursos como esse, que prev\u00ea a evolu\u00e7\u00e3o da doen\u00e7a, por mais algum tempo\u201d.<\/p>\n Acesse o artigo na \u00edntegra<\/a>.<\/p>\n![\"Telas](\"\/portal\/portal\/images\/noticias2020\/contracovid.PNG\")