rede neural

Isolamento Hospitalar
Tuberculose Pulmonar
Aluno: Rafael
Orientador:
- Resumo:
A falta de sintomas específicos para a Tuberculose pulmonar dificulta a identificação do paciente com indicação de isolamento respiratório. Com isso, há um uso excessivo dos leitos hospitalares para o isolamento, gerando gastos maiores do que o necessário e prejudicando por vezes pacientes que não necessitavam realmente de isolamento.
A rede neural artificial é uma técnica indicada para desenvolver modelos preditivos para analise de diagnóstico de TB. Neste projeto estão sendo desenvolvidos programas para diagnosticar a TB em pacientes com entrada hospitalar com determinados sintomas.
- Introdução (Problema):
A tuberculose continua sendo um grave problema de saúde publica, devido à necessidade do diagnóstico precoce para controle da doença. Se diagnosticada corretamente, a maioria dos casos de pacientes que também não estão infectados por HIV apresenta cura.
A falha na identificação de um caso da doença aumenta o risco de transmissão e o risco potencial de morte, enquanto que o diagnóstico feito para um paciente que não possua a doença além de expor o individuo a fortes antibióticos, desperdiça recursos financeiros que já são escassos nos hospitais. Além disso, pacientes com tuberculose em leitos hospitalares são fonte de transmissão da doença para pacientes e profissionais da saúde e devem ter o isolamento respiratório.
O diagnóstico da tuberculose permanece desafiador, apesar do avanço dos exames, sendo comum encontrar erros. Com o intuito de auxiliar neste diagnóstico, modelos preditivos que sejam capazes de reconhecer padrões em grandes volumes de dados são importantes ferramentas para o auxílio das decisões clinicas. Modelos de rede neural artificial foram utilizados neste estudo para tentar diminuir o erro na triagem de pacientes com suspeita clinico-radiológica de tuberculose pulmonar que necessitem de internação hospitalar, visando reduzir o número de isolamento