Desenvolvimento de uma plataforma digital como apoio à triagem de pacientes com sinais e sintomas sugestivos de infecção pelo Coronavírus Covid-19 utilizando Machine Learning

• Ano de defesa: 2022
• Autor(a) principal: Souza Filho, Erito Marques de
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade do Estado do Rio de Janeiro; Centro Biomédico::Faculdade de Ciências Médicas; Brasil; UERJ; Programa de Pós-Graduação em Telemedicina e Telessaúde
• Palavras-chave em Português: COVID-19 (doenças); Sistemas de Informação em Saúde; Aprendizado de máquina; Programas de Triagem Diagnóstica; Infecção por Coronavírus 2019-nCoV; Sinais e Sintomas; Machine Learning; Diagnostic Screening Programs; Signs and Symptoms; CIENCIAS DA SAUDE::MEDICINA
• Link de acesso: http://www.bdtd.uerj.br/handle/1/22454

A pandemia provocada pelo Covid-19 elencou novos desafios emergenciais sócio-econômicos assim como nas aplicações e uso das tecnologias em saúde. Nesse contexto, a identificação precoce de sinais e sintomas sugestivos desta doença pode favorecer de maneira significativa o processo de triagem e assim contribuir para a prevenção do contágio assim como para o diagnóstico precoce e redução de desfechos clínicos indesejados. O uso de ferramentas de Machine Learning (ML) tem tido diversas aplicações na Medicina, em particular em relação ao diagnóstico e prognóstico de pacientes e para a automação de processos como a triagem por algoritmos inteligentes. Nesse trabalho foi desenvolvido um modelo de ML para avaliar a probabilidade do diagnóstico de COVID-19 a partir de sinais e sintomas de pacientes