Famiglini1414 Famiglini L, Bini G, Carobene A, et al. Prediction of ICU admission for COVID-19 patients: a Machine Learning approach based on Complete Blood Count data. IEEE CBMS2021 Proc. 34th IEEE Int. Symp. Comput. Med. Syst. 2021 [acesso em 2021 ago 23]; 6. Disponível em: https://zenodo.org/record/4686707. https://zenodo.org/record/4686707...
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Desenvolver modelos prognósticos de ML para prever a admissão na utI, o que pode ser visto como um proxy da gravidade da doença ou um resultado de piora das condições. |
Estudo descritivo |
T2/T3 |
Predição clínica |
Massacci1515 Massacci A, Sperandio E, D’Ambrosio L, et al. Design of a companion bioinformatic tool to detect the emergence and geographical distribution of SARS-CoV-2 Spike protein genetic variants. J. Transl. Med. 2020 [acesso em 2021 ago 23]; 18(1):494. Disponível em: https://doi.org/10.1186/s12967-020-02675-4. https://doi.org/10.1186/s12967-020-02675...
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Apresentar um portal da web com dados abertos e acessíveis para procurar pelas mutações virais mais frequentes do Sars-CoV-2, de forma a permitir que toda a comunidade de bioinformática verifque a variabilidade genômica do vírus e seu impacto funcional nas vacinas de DNA, por meio da apresentação de um protocolo disponível gratuitamente. |
Estudo descritivo |
T2/T3 |
Epidemiologia inteligente |
Caccuri1616 Caccuri F, Zani A, Messali S, et al. A persistently replicating SARS-CoV-2 variant derived from an asymptomatic individual. J. Transl. Med. 2020 [acesso em 2021 ago 23]; 18(1):362. Disponível em: https://doi.org/10.1186/s12967-020-02535-1. https://doi.org/10.1186/s12967-020-02535...
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Investigar as características genéticas e fenotípicas das cepas do Sars-CoV-2, a fm de compreender a evolução de sua patogenicidade e sua adaptação ao hospedeiro. |
Estudo transversal |
T1/T2/T3 |
Teste in silico
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Neves1717 Neves BC. Metodologias, ferramentas e aplicações da inteligência artificial nas diferentes linhas do combate a Covid-19. Folha de Rosto. 2020 [acesso em 2021 ago 23]; 6(2):44-57. Disponível em: https://doi.org/10.46902/2020n2p44-57. https://doi.org/10.46902/2020n2p44-57...
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Apresentar um conjunto de metodologias, ferramentas e aplicações da IA que estão sendo aplicadas nas diferentes linhas do combate ao novo coronavírus |
Revisão narrativa |
T1/T2/T3 |
Teste in silico; Epidemiologia inteligente |
Liu1818 Liu H, Ren H, Wu Z, et al. CT radiomics facilitates more accurate diagnosis of COVID-19 pneumonia: compared with CO-RADS. J. Transl. Med. 2021 [acesso em 2021 ago 23]; 19(1):29. Disponível em: https://doi.org/10.1186/s12967-020-02692-3. https://doi.org/10.1186/s12967-020-02692...
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Desenvolver e validar um modelo radiômico (radiomics model) combinado, incluindo características clínicas e a assinatura radiômica para distinguir a pneumonia por Covid-19 de outras etiologias por meio do uso de dados do mundo real durante o período de surto de Covid-19 na China. |
Estudo descritivo |
T2/T3 |
Detecção e diagnóstico |
Nagoriya1919 Nagoriya H, Parekh M. Live Facemask Detection System. Int J Imaging Robot. 2021 [acesso em 2021 ago 23]; 21(1):1-8. Disponível em: https://zenodo.org/record/4643681. https://zenodo.org/record/4643681...
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Desenvolver um algoritmo para detectar o uso de máscara pela população em geral. |
Estudo descritivo |
T3/T4 |
Epidemiologia inteligente |
Afshar-Oromieh2020 Afshar-Oromieh A, Prosch H, Schaefer-Prokop C, et al. A comprehensive review of imaging findings in COVID-19 – status in early 2021. Eur. J. Nucl. Med. Mol. Imaging. 2021 [acesso em 2021 ago 23]; 48(8):2500-24. Disponível em: https://doi.org/10.1007/S00259-021-05375-3. https://doi.org/10.1007/S00259-021-05375...
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Descrever a utilidade mais ampla das imagens médicas para detectar patologias associadas a Covid-19 envolvendo o sistema nervoso e os sistemas sensorial, musculoesquelético e cardiovascular, bem como o comprometimento renal, gastroenterológico e dermatológico. |
Revisão narrativa |
T2/T3 |
Detecção e diagnóstico |
Syeda2121 Syeda HB, Syed M, Sexton KW, et al. Role of Machine Learning Techniques to Tackle the COVID-19 Crisis: Systematic Review. JMIR. Med. Informatics. 2021 [acesso em 2021 ago 23]; 9(1):e23811. Disponível em: https://doi.org/10.2196/23811. https://doi.org/10.2196/23811...
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Realizar uma revisão sistemática da literatura sobre o papel da IA como uma tecnologia abrangente e decisiva para combater a crise de Covid-19 nos campos da epidemiologia, diagnóstico e progressão da doença. |
Revisão sistemática |
T3/T4 |
Detecção e diagnóstico; Epidemiologia inteligente; Predição clínica |