Avaliação do Uso de IA para Auxiliar no Diagnóstico de Casos de COVID-19 para Diferentes Surtos

  • Felipe C. Ulrichsen UERJ
  • Alexandre C. Sena UERJ
  • Luís C. M. S. Pôrto UERJ
  • Karla Figueiredo UERJ

Resumo


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.

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Publicado
07/06/2022
ULRICHSEN, Felipe C.; SENA, Alexandre C.; PÔRTO, Luís C. M. S.; FIGUEIREDO, Karla. Avaliação do Uso de IA para Auxiliar no Diagnóstico de Casos de COVID-19 para Diferentes Surtos. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE COMPUTAÇÃO APLICADA À SAÚDE (SBCAS), 22. , 2022, Teresina. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2022 . p. 108-119. ISSN 2763-8952. DOI: https://doi.org/10.5753/sbcas.2022.222467.

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