Modelo de reconhecimento de padrão aplicado no processo de esterilização a vapor com enfâse em ciclos falhos - Pelissari, Thiago José (2021)
A mineração de dados apresenta-se como uma ferramenta poderosa para se alcançar a padronização de parâmetros comportamentais microbianos, auxiliando assim de forma positiva na análise da etapa de monitoramento do processo de esterilização à vapor. Para tanto, modelos matemáticos podem auxiliar no conhecimento da probabilidade de sobrevivência de microrganismos, presentes no meio de cultura de indicadores biológicos, empregados na validação e monitorização dos processos de esterilização. Em complemento, a utilização de técnicas estatísticas como análise discriminante e análise de regressão logística, permitem buscar o conhecimento do comportamento da atividade bacteriana correlacionado a ciclos falhos no processo de esterilização à vapor. Portanto, uma avaliação preditiva rápida e efetiva, sobre o resultado da etapa de monitoramento nos ciclos falhos no processo de esterilização, realizada em até 3 horas quando comparada ao método convencional realizado em até 48 horas, implica na redução do tempo do resultado, bem como na tomada de decisão em função deste resultado. Essa possibilidade permite a indústria fabricante de indicadores biológicos ter um enfoque diferenciado relativo ao seu desempenho e capacidade competitiva em um segmento de mercado já existente, porém por esta atualmente não explorado. Neste sentido, o presente estudo teve por objetivo o desenvolvimento de um modelo para o reconhecimento de padrão, permitindo determinar e avaliar a eficiência de um processo de esterilização a vapor quando submetido a ciclos falhos, através da observação do resultado do teste de monitoramento e validação deste em até 3 horas. A aplicação do método de análise fatorial, método de regressão logística e método de escore quadrático foram adequados para a obtenção de resultados sólidos para a predição da eficácia do modelo. O comportamento do modelo de reconhecimento de padrão previsto vinculado ao método de regressão logística, apresentou no mínimo 97% de aceitabilidade para os dados relativos ao resultado do teste de monitoramento e validação em até 3 horas para ciclos falhos. Assim, pode-se concluir que os resultados observados neste trabalho são condizentes e atendem os requisitos propostos.