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Avaliação de modelos preditivos fez parte de análise realizada por pesquisadores com 1.579 gestantes da cidade. Identificação prévia pode facilitar intervenções precoces. Tecnologia e indicadores prévios podem evitar agravamento de alguns quadros de saúde envolvendo bebês com baixo peso
Arquivo Pessoal e Wikimedia Commons
A aplicação de uma ferramenta de inteligência artificial, conhecida como machine learning, demonstrou que a tecnologia pode prever nascimentos de bebês com baixo peso, ou seja, menos de 2,5 quilos. O estudo é baseado em análise feita com 1.579 gestantes de Araraquara (SP).
A partir do trabalho, pesquisadores da Universidade de São Paulo (USP), com apoio da Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (Fapesp), acreditam que há possibilidade de futuramente evitar intercorrências nesses casos e trazer intervenções precoces e mais eficazes.
De acordo com informações do estudo, bebês neste perfil apresentam risco 20 vezes maior de mortalidade e têm mais chances de desenvolver doenças neurológicas, doenças cardiovasculares, diabetes e problemas de crescimento.
Os pesquisadores testaram quatro algoritmos de ferramentas de inteligência artificial. Segundo Patrícia Rondó, professora da Faculdade de Saúde Pública (FSP-USP) e uma das autoras da pesquisa, “os achados têm impacto significativo na prática clínica e na formulação de políticas públicas”.
Conforme os pesquisadores, a maioria dos estudos anteriores sobre predição desses casos foi conduzida em países de alta renda, limitando a aplicabilidade no Brasil e América Latina.
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Aplicação prática
Modelo de Araraquara pode ser ampliado
Reprodução/EPTV
Ainda de acordo com os autores, a tecnologia pode permitir que profissionais da saúde implementem intervenções precoces, como suplementação nutricional, educação materna, aumento de consultas pré-natais e aconselhamento sobre mudanças no estilo de vida, reduzindo os impactos do problema em recém-nascidos.
No estudo, os pesquisadores identificaram que o modelo com base nos dados de Araraquara funciona para a população da região Sudeste do Brasil, mas há limitações.
“Para aplicar os modelos na Amazônia ou em países da África, por exemplo, seria necessário fazer adaptações para que se tornasse preditivo de fato. Cada população tem suas especificidades e é preciso calibrar os modelos para que sejam realmente preditivos em diferentes contextos geográficos e sociais”, informou Audêncio Victor, cientista de dados e autor principal do estudo.
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