Análise de pré-condições existentes em pacientes com COVID-19: aplicação de redes neurais na segmentação de pacientes.

Abstract

O emprego da Inteligência Artificial (IA) tem ganhado importância nas mais diversas áreas da ciência. O Sars-Cov-2 é um vírus da família coronaviridae que pode afetar diferentes partes do corpo humano, sendo disseminado com velocidade, o que fez com que a OMS decretasse o estágio de pandemia, com severos impactos em escala global. Este trabalho tem por objetivo construir e empregar redes neurais artificiais no processo de classificação de risco de morte de pacientes, baseado em condições pré-existentes. Modelos perceptron multicamadas (MLP, do inglês, MultiLayer Perceptron) foram desenvolvidos a partir de características de pacientes com COVID-19, tais como idade, sexo, tempo de infecção, doenças respiratórias, etc. Os modelos apresentaram acurácia acima de 85% na predição de morte por pacientes com COVID-19. Adicionalmente, os modelos propostos foram comparados ao método de Support Vector Machine (SVM), que apresentou resultados ligeiramente inferiores às redes neurais.