Avaliação do Uso de IA para Auxiliar no Diagnóstico de Casos de COVID-19 para Diferentes Surtos - Ulrichsen, Felipe C.; Sena, Alexandre C.; Pôrto, Luís C. M. S.; Figueiredo, Karla (Anais do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS), 2022)
A experiência vivida com a COVID-19 indicou que, em situações de grande demanda ou em regiões remotas e/ou carentes, pode haver falta de testes RT-PCR, considerado padrão para diagnóstico de COVID-19. Nesse contexto, este trabalho investiga algoritmos baseados em Machine Learning (ML) para diagnóstico de COVID-19, a partir de sinais e sintomas. Para além do diagnóstico, este trabalho também incluiu estudos sobre alterações nos sinais e sintomas, considerando as ondas de surtos e a qualidade dos resultados obtidos com RT-PCR e Teste Rápido. Os resultados apontam que o modelo selecionado, baseado em Redes Neurais MLP, possui resultado bem mais preciso (70%, no caso de 1ª onda) do que o indicado pelo Ministério da Saúde para o Teste Rápido (em torno de 25%), além de apontar as mudanças nos sinais e sintomas ao longo da evolução da pandemia.