Aplicação de Machine Learning na predição do prognóstico da COVID-19 em pacientes hospitalizados: uma revisão sistemática
| Autor: | Pantaleão, Alexandre Negrão, Filipin, Carolina Sant' Anna, Costa, Larissa Braga, Teixeira, Luíza Coimbra, Avendanha, Renata Araujo, Fernandes, Tainara Lima, Gaspar, Juliano, Reis, Zilma Silveira Nogueira |
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| Jazyk: | portugalština |
| Rok vydání: | 2022 |
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| Zdroj: | Repositório Institucional da Universidade Federal do Ceará (UFC) Universidade Federal do Ceará (UFC) instacron:UFC |
| Popis: | Introduction: The COVID-19 pandemic has depleted human and financial resources from health systems. Thus, the use of artificial intelligence in patient care can be an effective strategy in the pandemic. Objective:To analyze the use of Machine Learning (ML) to predict death, ICU admission and use of mechanical ventilation (MV) in patients hospitalized with COVID-19. Method:Systematic review following PRISMA. Databases consulted: PUBMED, SCIELO, IEEE, COCHRANE, BVS and SCOPUS. Were included: primary studies; COVID-19 confirmed by RT-PCR; hospitalized patients; use of ML to predict one of the predefined prognoses. Simulations, studies of patients with specific comorbidities and studies without the number of patients were excluded. Results:18 studies were included in the review, with some articles analyzing the outcomes of death, ICU admission and use of MV separately, and others evaluating the combined outcomes. Among the articles, 22 values of area under the curve (AUC) were obtained, with the highest and lowest values: 1 and 0.66The ML techniques used clinical, laboratory and/or imaging criteria. Conclusion:The models used showed good results. ML can help predict the outcome of patients hospitalized with COVID-19, improving care and resource allocation. Introdução: A pandemia da COVID-19 tem exaurido recursos humanos e financeiros dos sistemas de saúde. Assim, a utilização de inteligência artificial no atendimento dos doentes pode ser uma estratégia eficaz na pandemia. Objetivo: Analisar o uso de Machine Learning(ML) para predizer morte, internação em UTI e utilização de ventilação mecânica (VM) em pacientes hospitalizados com COVID-19. Método: Revisão sistemática seguindo o PRISMA. Bases consultadas: PUBMED, SCIELO, IEEE, COCHRANE, BVS e SCOPUS. Foram incluídos: estudos primários; COVID-19 confirmado por RT-PCR; pacientes hospitalizados; utilização de ML para predizer um dos prognósticos pré-definidos. Foram excluídos simulações, estudos de pacientes com comorbidades específicas e estudos sem número de pacientes. Resultados: 18 estudos foram incluídos na revisão, sendo que alguns artigos analisaram os desfechos morte, internação em UTI e utilização de VM separadamente e outros avaliaram os desfechos combinados. Entre os artigos, obtiveram-se 22 valores de área sob a curva (AUC), sendo maior e menor valor: 1 e 0.66. As técnicas de ML utilizaram critérios clínicos, laboratoriais e/ou de imagem. Conclusão: Os modelos utilizados apresentaram bons resultados. O ML pode auxiliar na predição do desfecho do paciente hospitalizado com COVID-19, melhorando assistência e alocação de recursos. |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
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