Inteligência artificial para predição de desfecho e recursos necessários ao paciente submetido a cirurgia
Data
2023
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Editor
Universidade Brasil
Resumo
A assistência ao paciente que necessita cirurgia envolve múltiplas variáveis e está suscetível a diversos desfechos. Princípios de Inteligência Artificial, aqui representados pelas Redes Bayesianas, são ferramentas que permitem determinar relação causa-consequência em cenários de incerteza com múltiplas variáveis. O estudo aqui proposto teve por objetivo construir e testar Rede Bayesiana com variáveis relativas à assistência ao paciente submetido a cirurgia. Foram utilizadas informações referentes à produção cirúrgica, um total de 895 procedimentos. As informações desses procedimentos possibilitaram o aprendizado da Rede Bayesiana construída. A construção da Rede Bayesiana foi realizada, permitindo-se determinar as probabilidades de desfechos preditos. O uso das Redes Bayesianas mostrou potencial para auxílio à decisão médica assistencial e, por ter potencial de predizer recursos necessários ao paciente, auxílio em decisões gerencial-administrativas do bloco cirúrgico.
Abstract
The assistance for patients in need of surgery involves multiple variables and is susceptible to various outcomes. Principles of Artificial Intelligence, represented here by Bayesian Networks, are tools that allow determining cause-and-effect relationships in scenarios of uncertainty with multiple variables. The study proposed here aimed to construct and test a Bayesian Network with variables related to patient care in surgery. Information regarding surgical production was used, totaling 895 procedures. The data from these procedures enabled the learning of the constructed Bayesian Network. The construction of the Bayesian Network was performed, allowing the determination of predicted outcome probabilities. The use of Bayesian Networks showed potential for aiding in medical decision-making and, due to its ability to predict the resources needed for the patient, it can assist in the managerial and administrative decisions of the surgical department.
Descrição
Palavras-chave
Rede Bayesiana, Gerenciamento hospitalar, Centro cirúrgico