Aplicação de machine learning na predição do prognóstico da COVID-19 em pacientes hospitalizados: uma revisão sistemática
Mots-clés :
COVID-19, Machine Learning, PrognósticoRésumé
Introdução: A pandemia da COVID-19 tem exaurido os sistemas de saúde e a utilização da inteligência artificial (IA) pode auxiliar na alocação de recursos humanos e financeiros nesse contexto. Objetivo: Analisar o uso de Machine Learning (ML) para predizer morte, internação em Unidade de Terapia Intensiva (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 grupos específicos e/ou sem número de pacientes. Resultados: 18 estudos foram incluídos, sendo que analisaram os desfechos morte, internação em UTI e utilização de VM separadamente e/ou de maneira combinada. 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 apresentaram bons resultados e podem auxiliar na predição do desfecho do paciente hospitalizado com COVID-19, melhorando assistência e alocação de recursos.
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