Pub Date : 2023-07-20DOI: 10.59681/2175-4411.v15.iespecial.2023.1086
Elisa Terumi Rubel Schneider, Yohan Bonescki Gumiel, L. A. F. D. Oliveira, Carolina de Oliveira Montenegro, Laura Rubel Barzotto, C. Moro, A. Pagano, E. Paraiso
Electronic Health Records are a valuable source of information to be extracted by means of natural language processing (NLP) tasks, such as morphosyntactic word tagging. Although there have been significant advances in health NLP, such as the Transformer architecture, languages such as Portuguese are still underrepresented. This paper presents taggers developed for Portuguese texts, fine-tuned using BioBERtpt (clinical/biomedical) and BERTimbau (generic) models on a POS-tagged corpus. We achieved an accuracy of 0.9826, state-of-the-art for the corpus used. In addition, we performed a human-based evaluation of the trained models and others in the literature, using authentic clinical narratives. Our clinical model achieved 0.8145 in accuracy compared to 0.7656 for the generic model. It also showed competitive results compared to models trained specifically with clinical texts, evidencing domain impact on the base model in NLP tasks.
{"title":"Developing a Transformer-based Clinical Part-of-Speech Tagger for Brazilian Portuguese","authors":"Elisa Terumi Rubel Schneider, Yohan Bonescki Gumiel, L. A. F. D. Oliveira, Carolina de Oliveira Montenegro, Laura Rubel Barzotto, C. Moro, A. Pagano, E. Paraiso","doi":"10.59681/2175-4411.v15.iespecial.2023.1086","DOIUrl":"https://doi.org/10.59681/2175-4411.v15.iespecial.2023.1086","url":null,"abstract":"Electronic Health Records are a valuable source of information to be extracted by means of natural language processing (NLP) tasks, such as morphosyntactic word tagging. Although there have been significant advances in health NLP, such as the Transformer architecture, languages such as Portuguese are still underrepresented. This paper presents taggers developed for Portuguese texts, fine-tuned using BioBERtpt (clinical/biomedical) and BERTimbau (generic) models on a POS-tagged corpus. We achieved an accuracy of 0.9826, state-of-the-art for the corpus used. In addition, we performed a human-based evaluation of the trained models and others in the literature, using authentic clinical narratives. Our clinical model achieved 0.8145 in accuracy compared to 0.7656 for the generic model. It also showed competitive results compared to models trained specifically with clinical texts, evidencing domain impact on the base model in NLP tasks.","PeriodicalId":91119,"journal":{"name":"Journal of health informatics","volume":" ","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-07-20","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"43623603","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2023-07-20DOI: 10.59681/2175-4411.v15.iespecial.2023.1079
Luís Felipe Bertucci Lima, Flavia Meireles, L. Peres
Este artigo investiga as tecnologias de engenharia de software (ES) usadas durante o desenvolvimento de sistemas de saúde de código aberto (SSCAs) por meio de um mapeamento sistemático da literatura. O mapeamento resultou na seleção de 67 estudos a partir de buscas em quatro bibliotecas digitais. Os resultados indicaram que as principais tecnologias de ES utilizadas são padrões e modelos de representação e transmissão de dados de saúde. Além disso, os resultados permitiram obter uma visão geral sobre o desenvolvimento, a disponibilização e a aplicabilidade dos SSCAs.
{"title":"Tecnologias De Engenharia de Software para o Desenvolvimento de Sistemas de Saúde de Código Aberto: um Mapeamento Sistemático da Literatura","authors":"Luís Felipe Bertucci Lima, Flavia Meireles, L. Peres","doi":"10.59681/2175-4411.v15.iespecial.2023.1079","DOIUrl":"https://doi.org/10.59681/2175-4411.v15.iespecial.2023.1079","url":null,"abstract":"Este artigo investiga as tecnologias de engenharia de software (ES) usadas durante o desenvolvimento de sistemas de saúde de código aberto (SSCAs) por meio de um mapeamento sistemático da literatura. O mapeamento resultou na seleção de 67 estudos a partir de buscas em quatro bibliotecas digitais. Os resultados indicaram que as principais tecnologias de ES utilizadas são padrões e modelos de representação e transmissão de dados de saúde. Além disso, os resultados permitiram obter uma visão geral sobre o desenvolvimento, a disponibilização e a aplicabilidade dos SSCAs.","PeriodicalId":91119,"journal":{"name":"Journal of health informatics","volume":" ","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-07-20","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"44516705","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2023-07-20DOI: 10.59681/2175-4411.v15.iespecial.2023.1102
Hugo Miranda de Oliveira, Sérgio Carvalho, F. Anjos
Este trabalho teve como escopo fazer uma revisão sistemática da literatura objetivando identificar as principais diretrizes e interfaces de interação humano-computador adotadas pelos pesquisadores para o desenvolvimento de aplicativos móveis em saúde com foco no letramento digital em saúde no período entre 2018 e 2022. A mesma foi elaborada tendo como base as recomendações do PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyzes). A partir da busca nas bases de dados estabelecidas obtiveram-se um total de 129 artigos dos quais 11 entraram na revisão. Como resultado pode-se destacar as metodologias de design centrado no usuário, design instrucional sistemático, além de interfaces como desenvolvimento de personagens 3D e chatbots. Conclui-se que a utilização de aplicativos móveis, por diferentes abordagens, tem se mostrado como uma ferramenta importante que favorece o trabalho do profissional ou mesmo, privilegiando o autocuidado e qualidade de vida, principalmente em populações marginalizadas que não possuem acesso facilitado a informação de qualidade.
{"title":"Interação humano-computador e Letramento digital em saúde utilizando aplicações móveis: Revisão Sistemática","authors":"Hugo Miranda de Oliveira, Sérgio Carvalho, F. Anjos","doi":"10.59681/2175-4411.v15.iespecial.2023.1102","DOIUrl":"https://doi.org/10.59681/2175-4411.v15.iespecial.2023.1102","url":null,"abstract":"Este trabalho teve como escopo fazer uma revisão sistemática da literatura objetivando identificar as principais diretrizes e interfaces de interação humano-computador adotadas pelos pesquisadores para o desenvolvimento de aplicativos móveis em saúde com foco no letramento digital em saúde no período entre 2018 e 2022. A mesma foi elaborada tendo como base as recomendações do PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyzes). A partir da busca nas bases de dados estabelecidas obtiveram-se um total de 129 artigos dos quais 11 entraram na revisão. Como resultado pode-se destacar as metodologias de design centrado no usuário, design instrucional sistemático, além de interfaces como desenvolvimento de personagens 3D e chatbots. Conclui-se que a utilização de aplicativos móveis, por diferentes abordagens, tem se mostrado como uma ferramenta importante que favorece o trabalho do profissional ou mesmo, privilegiando o autocuidado e qualidade de vida, principalmente em populações marginalizadas que não possuem acesso facilitado a informação de qualidade.","PeriodicalId":91119,"journal":{"name":"Journal of health informatics","volume":" ","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-07-20","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"44582294","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2023-07-20DOI: 10.59681/2175-4411.v15.iespecial.2023.1085
Newton Spolaôr, H. D. Lee, Weber S. R. Takaki, Leandro A. Ensina, Antonio Rafael Sabino Parmezan, M. Maciel, C. Coy, Feng Chung Wu
Objetivo: Investigar técnicas de inteligência computacional para caracterizar e classificar conjuntos desbalanceados de lesões dermoscópicas. Métodos: O método desenvolvido contempla técnicas para pré-processamento de imagens, extração de atributos (características), sobreamostragem, seleção de atributos, e construção e avaliação de classificadores. Vinte configurações do método foram avaliadas em 274 dermoscopias públicas com 48 melanomas e 226 nevos. Resultados: Atingiu-se a maior acurácia média, 83,57%, após reduzir o número de características em pelo menos 48,86%. Em geral, a sobreamostragem melhorou a sensitividade média. Conclusão: Os melhores resultados do método na caracterização e classificação de um conjunto desbalanceado de dermoscopias foram promissores e competitivos com algumas referências recentes.
{"title":"Caracterização e Classificação de Conjuntos Desbalanceados de Dermoscopias","authors":"Newton Spolaôr, H. D. Lee, Weber S. R. Takaki, Leandro A. Ensina, Antonio Rafael Sabino Parmezan, M. Maciel, C. Coy, Feng Chung Wu","doi":"10.59681/2175-4411.v15.iespecial.2023.1085","DOIUrl":"https://doi.org/10.59681/2175-4411.v15.iespecial.2023.1085","url":null,"abstract":"Objetivo: Investigar técnicas de inteligência computacional para caracterizar e classificar conjuntos desbalanceados de lesões dermoscópicas. Métodos: O método desenvolvido contempla técnicas para pré-processamento de imagens, extração de atributos (características), sobreamostragem, seleção de atributos, e construção e avaliação de classificadores. Vinte configurações do método foram avaliadas em 274 dermoscopias públicas com 48 melanomas e 226 nevos. Resultados: Atingiu-se a maior acurácia média, 83,57%, após reduzir o número de características em pelo menos 48,86%. Em geral, a sobreamostragem melhorou a sensitividade média. Conclusão: Os melhores resultados do método na caracterização e classificação de um conjunto desbalanceado de dermoscopias foram promissores e competitivos com algumas referências recentes.","PeriodicalId":91119,"journal":{"name":"Journal of health informatics","volume":" ","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-07-20","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"46705176","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2023-07-20DOI: 10.59681/2175-4411.v15.iespecial.2023.1091
Pablo Deoclecia dos Santos, Erika Yahata, Talita Santos Piheiro, Fellipe Soares de Oliveira, P. W. Simões
Objetivo: O presente artigo apresenta uma análise comparativa de algoritmos de Aprendizado de Máquina aplicados à predição da Sobrevida do Câncer de Mama. Métodos: Estudo descritivo que considerou dados de 1.570 pacientes com câncer de mama estágio I-III. A técnica Synthetic Minority Oversampling Technique foi aplicada devido ao desbalanceamento do conjunto de dados. Foram considerados no estudo os algoritmos Naive Bayes, Random Forest, Multilayer Perceptron e AdaBoost, e como estratégia de aprendizagem a validação cruzada. Resultados: O modelo desenvolvido a partir do algoritmo Random Forest apresentou maior acurácia (96,2%; IC95%: 95,5%-96,9%) e especificidade (97,4%; IC95%: 96,6%-98,2%); e o modelo desenvolvido a partir do AdaBoost, maior sensibilidade (95,3%; IC95%: 94,3%-96,4%). Conclusão: Assim, dentre os modelos apresentados em nosso estudo, o desenvolvido a partir do algoritmo Random Forest apresentou, no geral, as melhores medidas de avaliação na predição da sobrevida do Câncer de Mama.
{"title":"Algoritmos de Machine Learning para Predição da Sobrevida do Câncer de Mama","authors":"Pablo Deoclecia dos Santos, Erika Yahata, Talita Santos Piheiro, Fellipe Soares de Oliveira, P. W. Simões","doi":"10.59681/2175-4411.v15.iespecial.2023.1091","DOIUrl":"https://doi.org/10.59681/2175-4411.v15.iespecial.2023.1091","url":null,"abstract":"Objetivo: O presente artigo apresenta uma análise comparativa de algoritmos de Aprendizado de Máquina aplicados à predição da Sobrevida do Câncer de Mama. Métodos: Estudo descritivo que considerou dados de 1.570 pacientes com câncer de mama estágio I-III. A técnica Synthetic Minority Oversampling Technique foi aplicada devido ao desbalanceamento do conjunto de dados. Foram considerados no estudo os algoritmos Naive Bayes, Random Forest, Multilayer Perceptron e AdaBoost, e como estratégia de aprendizagem a validação cruzada. Resultados: O modelo desenvolvido a partir do algoritmo Random Forest apresentou maior acurácia (96,2%; IC95%: 95,5%-96,9%) e especificidade (97,4%; IC95%: 96,6%-98,2%); e o modelo desenvolvido a partir do AdaBoost, maior sensibilidade (95,3%; IC95%: 94,3%-96,4%). Conclusão: Assim, dentre os modelos apresentados em nosso estudo, o desenvolvido a partir do algoritmo Random Forest apresentou, no geral, as melhores medidas de avaliação na predição da sobrevida do Câncer de Mama.","PeriodicalId":91119,"journal":{"name":"Journal of health informatics","volume":"1 1","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-07-20","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"41469751","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2023-07-20DOI: 10.59681/2175-4411.v15.iespecial.2023.1108
Gabrielle dos Santos Leandro, C. Moro
Objetivo: avaliar o SISVAL-RENAL, que é um sistema de apoio à decisão clínica (SADC) no manejo da anemia na insuficiência renal crônica. Método: Estudo aplicado, de avaliação de um SADC englobando os aspectos: confiabilidade e usabilidade (satisfação de uso, efetividade e eficiência). Foi utilizada a abordagem de desenvolvimento centrado no usuário, padrão de interoperabilidade de arquétipos da openEHR, e realizado avaliações durante todo o ciclo de vida do sistema. Resultados: Identificou-se o cenário e perfil do usuário para o desenvolvimento do SADC. A taxa de avaliação de confiabilidade inicial do sistema foi de 72%, precisando realizar alguns ajustes antes da avaliação em ambiente clínico. A taxa de satisfação do usuário pelos nefrologistas em ambiente clínico foi de 98,4%, efetividade de 100% e eficiência de 1,13% de metas alcançadas por segundo. Conclusão: A abordagem avaliativa permitiu a correção de problemas de assertividade do sistema antes do uso em ambiente clínico.
{"title":"SISVAL-RENAL: apoio à decisão no manejo da anemia na insuficiência renal crônica","authors":"Gabrielle dos Santos Leandro, C. Moro","doi":"10.59681/2175-4411.v15.iespecial.2023.1108","DOIUrl":"https://doi.org/10.59681/2175-4411.v15.iespecial.2023.1108","url":null,"abstract":"Objetivo: avaliar o SISVAL-RENAL, que é um sistema de apoio à decisão clínica (SADC) no manejo da anemia na insuficiência renal crônica. Método: Estudo aplicado, de avaliação de um SADC englobando os aspectos: confiabilidade e usabilidade (satisfação de uso, efetividade e eficiência). Foi utilizada a abordagem de desenvolvimento centrado no usuário, padrão de interoperabilidade de arquétipos da openEHR, e realizado avaliações durante todo o ciclo de vida do sistema. Resultados: Identificou-se o cenário e perfil do usuário para o desenvolvimento do SADC. A taxa de avaliação de confiabilidade inicial do sistema foi de 72%, precisando realizar alguns ajustes antes da avaliação em ambiente clínico. A taxa de satisfação do usuário pelos nefrologistas em ambiente clínico foi de 98,4%, efetividade de 100% e eficiência de 1,13% de metas alcançadas por segundo. Conclusão: A abordagem avaliativa permitiu a correção de problemas de assertividade do sistema antes do uso em ambiente clínico.","PeriodicalId":91119,"journal":{"name":"Journal of health informatics","volume":" ","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-07-20","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"49524971","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2023-07-20DOI: 10.59681/2175-4411.v15.iespecial.2023.1089
Thiago Santos de Paula Silva, P. Ciarelli, Jugurta Montalvão, E. Salles
Após a chegada da Covid-19 ao Brasil, em que os primeiros casos aconteceram em centros populacionais e comerciais, sua propagação regional continuou para cidades marginais conectadas a esses centros, num processo de interiorização das infecções. Modelos que explicam esse fenômeno podem ajudar na preparação das medidas necessárias para contenção dos novos casos. Em vista disso, o presente trabalho propõe uma nova variável aleatória que modela a probabilidade de atraso, em dias, da primeira infecção numa cidade marginal acoplada a um centro já infectado, uma cidade polo com transmissão comunitária da infecção. A nova variável e sua distribuição de probabilidade são formuladas sob premissas teóricas gerais, ao passo que uma metodologia de uso é exemplificada no cenário real das cidades do Espírito Santo, em que os resultados corroboram a utilidade da nova variável na avaliação de risco da primeira infecção por importação.
{"title":"Modelagem probabilística do tempo para a primeira infecção da Covid-19 de uma cidade conectada à outra em crescimento exponencial de infectados","authors":"Thiago Santos de Paula Silva, P. Ciarelli, Jugurta Montalvão, E. Salles","doi":"10.59681/2175-4411.v15.iespecial.2023.1089","DOIUrl":"https://doi.org/10.59681/2175-4411.v15.iespecial.2023.1089","url":null,"abstract":"Após a chegada da Covid-19 ao Brasil, em que os primeiros casos aconteceram em centros populacionais e comerciais, sua propagação regional continuou para cidades marginais conectadas a esses centros, num processo de interiorização das infecções. Modelos que explicam esse fenômeno podem ajudar na preparação das medidas necessárias para contenção dos novos casos. Em vista disso, o presente trabalho propõe uma nova variável aleatória que modela a probabilidade de atraso, em dias, da primeira infecção numa cidade marginal acoplada a um centro já infectado, uma cidade polo com transmissão comunitária da infecção. A nova variável e sua distribuição de probabilidade são formuladas sob premissas teóricas gerais, ao passo que uma metodologia de uso é exemplificada no cenário real das cidades do Espírito Santo, em que os resultados corroboram a utilidade da nova variável na avaliação de risco da primeira infecção por importação.","PeriodicalId":91119,"journal":{"name":"Journal of health informatics","volume":" ","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-07-20","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"47713326","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2023-07-20DOI: 10.59681/2175-4411.v15.iespecial.2023.1074
Guilherme Bachega Gomes, R. C. Silva, Adriana Kauati, Lucas Guilherme Hübner
Doenças cardiovasculares são a maior causa de morte no mundo e sua prevenção é feita através de seu diagnóstico precoce(1). Em 2019, cerca de 17,9 milhões de mortes por doenças cardiovasculares ocorreram globalmente(1). Em especial as arritmias cardíacas que podem ser diagnosticadas por eletrocardiografia(2). Estudos propuseram modelos com algoritmos de aprendizado de máquina para classificação de batimento cardíaco, utilizando a base de dados do MIT-BIH Arrhythmia Database(3-7). Este trabalho apresenta três modelos preditivos, baseados na derivação D2 da base MIT-BIH, utilizando Árvore de Decisão, rede neural Multilayer Perceptron e Deep Neural Network com dois tipos de balanceamento da base de dados para a classificação de 10 arritmias. Os algoritmos foram treinados utilizando 5-fold stratified cross-validation e sua performance, em F1-Score, foram submetidos à análise estatística, tendo a Deep Neural Network, em ambas as bases, obtido o melhor desempenho.
{"title":"Comparação de Classificadores de Complexos QRS Desenvolvidos Utilizando Técnicas de Aprendizado de Máquina","authors":"Guilherme Bachega Gomes, R. C. Silva, Adriana Kauati, Lucas Guilherme Hübner","doi":"10.59681/2175-4411.v15.iespecial.2023.1074","DOIUrl":"https://doi.org/10.59681/2175-4411.v15.iespecial.2023.1074","url":null,"abstract":"Doenças cardiovasculares são a maior causa de morte no mundo e sua prevenção é feita através de seu diagnóstico precoce(1). Em 2019, cerca de 17,9 milhões de mortes por doenças cardiovasculares ocorreram globalmente(1). Em especial as arritmias cardíacas que podem ser diagnosticadas por eletrocardiografia(2). Estudos propuseram modelos com algoritmos de aprendizado de máquina para classificação de batimento cardíaco, utilizando a base de dados do MIT-BIH Arrhythmia Database(3-7). Este trabalho apresenta três modelos preditivos, baseados na derivação D2 da base MIT-BIH, utilizando Árvore de Decisão, rede neural Multilayer Perceptron e Deep Neural Network com dois tipos de balanceamento da base de dados para a classificação de 10 arritmias. Os algoritmos foram treinados utilizando 5-fold stratified cross-validation e sua performance, em F1-Score, foram submetidos à análise estatística, tendo a Deep Neural Network, em ambas as bases, obtido o melhor desempenho.","PeriodicalId":91119,"journal":{"name":"Journal of health informatics","volume":" ","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-07-20","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"45416008","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2023-07-20DOI: 10.59681/2175-4411.v15.iespecial.2023.1106
Afonso Ueslei Fonseca, Juliana Paula Félix, Gabriel Silva Vieira, Bruno Moraes Rocha, E. Nogueira, C. E. Araújo, D. Fernandes, F. Soares
Tuberculose é uma doença grave e contagiosa que mata milhões de pessoas, sendo um problema de saúde pública global. Enquanto isso, o uso da Inteligência Artificial na radiologia tem despertado crescente interesse de pesquisadores e da indústria. Soluções para auxiliar no diagnóstico já são uma realidade, mas ainda distante de populações vulneráveis e regiões subdesenvolvidas. Logo, soluções acessíveis são essenciais para populações altamente dependentes de ações e serviços públicos. Assim, propomos um método de baixo custo computacional e alta eficiência para auxiliar no diagnóstico de tuberculose. Utilizamos imagens de radiografia torácicas e construímos um modelo de rede neural artificial com recursos BPPC com e sem a geração de dados sintéticos. Os resultados equivalentes à literatura relacionada mostram o desempenho excepcional e de baixo custo da solução, colocando-a como uma solução alternativa viável.
{"title":"Diagnosticando Tuberculose com Redes Neurais Artificiais e Recursos BPPC","authors":"Afonso Ueslei Fonseca, Juliana Paula Félix, Gabriel Silva Vieira, Bruno Moraes Rocha, E. Nogueira, C. E. Araújo, D. Fernandes, F. Soares","doi":"10.59681/2175-4411.v15.iespecial.2023.1106","DOIUrl":"https://doi.org/10.59681/2175-4411.v15.iespecial.2023.1106","url":null,"abstract":"Tuberculose é uma doença grave e contagiosa que mata milhões de pessoas, sendo um problema de saúde pública global. Enquanto isso, o uso da Inteligência Artificial na radiologia tem despertado crescente interesse de pesquisadores e da indústria. Soluções para auxiliar no diagnóstico já são uma realidade, mas ainda distante de populações vulneráveis e regiões subdesenvolvidas. Logo, soluções acessíveis são essenciais para populações altamente dependentes de ações e serviços públicos. Assim, propomos um método de baixo custo computacional e alta eficiência para auxiliar no diagnóstico de tuberculose. Utilizamos imagens de radiografia torácicas e construímos um modelo de rede neural artificial com recursos BPPC com e sem a geração de dados sintéticos. Os resultados equivalentes à literatura relacionada mostram o desempenho excepcional e de baixo custo da solução, colocando-a como uma solução alternativa viável.","PeriodicalId":91119,"journal":{"name":"Journal of health informatics","volume":" ","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-07-20","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"45253570","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2023-07-20DOI: 10.59681/2175-4411.v15.iespecial.2023.1081
Luciana Schleder Gonçalves, Maria Luiza de Medeiros Amaro
Objetivo: Comparar os registros multiprofissionais de preenchimento do protocolo institucional de sepse no prontuário eletrônico, antes e depois da implantação de um sistema informatizado de alerta. Método: Foi empregado o método de estudo quasi experimental, sem grupo controle e com desenho pré e pós intervenção, em que foram comparados os registros da equipe multidisciplinar de um hospital do sul do Brasil com prontuário eletrônico. Resultados: A amostra compreendeu 209 protocolos: 107 do período anterior (janeiro a maio/2018) e 102 do período após (julho a novembro/2018) a implantação do sistema informatizado de alertas. No período pós implantação do sistema foram identificados resultados significativos na frequência e média de verificação de sinais vitais por paciente (p<0,001).Conclusão: Houve diferença no cumprimento dos registros de preenchimento do protocolo institucional de sepse após a implantação do sistema informatizado de alerta.
{"title":"Registros multiprofissionais antes e depois da implantação de sistema informatizado sobre sepse","authors":"Luciana Schleder Gonçalves, Maria Luiza de Medeiros Amaro","doi":"10.59681/2175-4411.v15.iespecial.2023.1081","DOIUrl":"https://doi.org/10.59681/2175-4411.v15.iespecial.2023.1081","url":null,"abstract":"Objetivo: Comparar os registros multiprofissionais de preenchimento do protocolo institucional de sepse no prontuário eletrônico, antes e depois da implantação de um sistema informatizado de alerta. Método: Foi empregado o método de estudo quasi experimental, sem grupo controle e com desenho pré e pós intervenção, em que foram comparados os registros da equipe multidisciplinar de um hospital do sul do Brasil com prontuário eletrônico. Resultados: A amostra compreendeu 209 protocolos: 107 do período anterior (janeiro a maio/2018) e 102 do período após (julho a novembro/2018) a implantação do sistema informatizado de alertas. No período pós implantação do sistema foram identificados resultados significativos na frequência e média de verificação de sinais vitais por paciente (p<0,001).Conclusão: Houve diferença no cumprimento dos registros de preenchimento do protocolo institucional de sepse após a implantação do sistema informatizado de alerta.","PeriodicalId":91119,"journal":{"name":"Journal of health informatics","volume":" ","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-07-20","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"42613593","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
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