Pesquisadores do Instituto Tecnológico da Aeronáutica – ITA e do Instituto de Ciência e Tecnologia da UNIFESP uniram técnicas do Aprendizado de Máquina (Machine Learning) e do geoprocessamento em saúde para estruturar um modelo capaz de identificar os fatores de risco que levam pacientes infectados com a covid-19 a quadros graves e à internação.
Os pesquisadores elaboraram um modelo preditivo que, de maneira simplificada, trata-se de uma fórmula matemática que concentra uma grande quantidade de dados que, cruzados, indicam padrões e tendências futuras sobre os mais diferentes problemas, como a disseminação de doenças.
Para o modelo da UNIFESP e do ITA, os pesquisadores usaram os dados de mais de 255 mil pacientes atendidos em unidades de saúde do município de São José dos Campos entre março de 2020 e maio de 2021. O estudo apontou os sintomas mais frequentemente relatados entre os pacientes que testaram positivo para covid-19 e também observou o desenvolvimento da doença.
Os modelos preditivos podem fornecer insights ainda mais precisos para gestores da área da saúde daqui para frente, especialmente para investigar como se comportam frente aos casos de novas variantes da doença, como a delta.
Fonte: UNIFESP
