Uso serviços de serviços de urgência e emergência e Inteligência Artificial em Pelotas: protocolo e resultados iniciais

RESUMO

Objetivo:

Descrever os resultados iniciais da linha de base de um estudo de base populacional, bem como um protocolo para avaliar o desempenho de diferentes algoritmos de aprendizado de máquina, com o objetivo de predizer a demanda de serviços de urgência e emergência em uma amostra representativa de adultos da zona urbana de Pelotas, no Sul do Brasil.

Métodos:

O estudo intitula-se “Emergency department use and Artificial Intelligence in PELOTAS (RS) (EAI PELOTAS)” (https://wp.ufpel.edu.br/eaipelotas/). Entre setembro e dezembro de 2021, foi realizada uma linha de base com os participantes. Está previsto um acompanhamento após 12 meses para avaliar a utilização de serviços de urgência e emergência no último ano. Em seguida, serão testados algoritmos de machine learning para predizer a utilização de serviços de urgência e emergência no período de um ano.

Resultados:

No total, 5.722 participantes responderam à pesquisa, a maioria do sexo feminino (66,8%), com idade média de 50,3 anos. O número médio de pessoas no domicílio foi de 2,6. A maioria da amostra tem cor da pele branca e ensino fundamental incompleto ou menos. Cerca de 30% da amostra estava com obesidade, 14% com diabetes e 39% eram hipertensos.

Conclusão:

O presente trabalho apresentou um protocolo descrevendo as etapas que foram e serão tomadas para a produção de um modelo capaz de prever a demanda por serviços de urgência e emergência em um ano entre moradores de Pelotas, no estado do Rio Grande do Sul.

Palavras-chave:
Aprendizado de máquina; Doenças crônicas; Multimorbidade; Urgência e emergência