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http://www.bdtd.uerj.br/handle/1/22454| Tipo do documento: | Dissertação |
| Título: | Desenvolvimento de uma plataforma digital como apoio à triagem de pacientes com sinais e sintomas sugestivos de infecção pelo Coronavírus Covid-19 utilizando Machine Learning |
| Título(s) alternativo(s): | Development of a digital platform to support the screening of patients with signs and symptoms suggestive of Covid-19 infection using Machine Learning |
| Autor: | Souza Filho, Erito Marques de  |
| Primeiro orientador: | Grisolia, Alexandra Maria Monteiro |
| Primeiro membro da banca: | Costa, Rosa Maria Esteves Moreira da |
| Segundo membro da banca: | Tress, João Carlos |
| Resumo: | A pandemia provocada pelo Covid-19 elencou novos desafios emergenciais sócio-econômicos assim como nas aplicações e uso das tecnologias em saúde. Nesse contexto, a identificação precoce de sinais e sintomas sugestivos desta doença pode favorecer de maneira significativa o processo de triagem e assim contribuir para a prevenção do contágio assim como para o diagnóstico precoce e redução de desfechos clínicos indesejados. O uso de ferramentas de Machine Learning (ML) tem tido diversas aplicações na Medicina, em particular em relação ao diagnóstico e prognóstico de pacientes e para a automação de processos como a triagem por algoritmos inteligentes. Nesse trabalho foi desenvolvido um modelo de ML para avaliar a probabilidade do diagnóstico de COVID-19 a partir de sinais e sintomas de pacientes |
| Abstract: | The Covid-19 pandemic highlighted new socio-economic emergency challenges as well as in the applications and use of health technologies. In this context, early identification of signs and symptoms suggestive of this disease can significantly favor the screening process and thus contribute to the prevention of contagion and the early diagnosis and reduction of unwanted clinical outcomes. The use of Machine Learning (ML) tools has several applications in medicine concerning the diagnosis and prognosis of patients and for the automation of processes such as screening by intelligent algorithms. We proposed a ML model to assess the probability of the diagnosis of COVID-19 from the signs and symptoms of patients |
| Palavras-chave: | COVID-19 (doenças) Sistemas de Informação em Saúde Aprendizado de máquina Programas de Triagem Diagnóstica Infecção por Coronavírus 2019-nCoV Sinais e Sintomas Machine Learning Diagnostic Screening Programs Signs and Symptoms |
| Área(s) do CNPq: | CIENCIAS DA SAUDE::MEDICINA |
| Idioma: | por |
| País: | Brasil |
| Instituição: | Universidade do Estado do Rio de Janeiro |
| Sigla da instituição: | UERJ |
| Departamento: | Centro Biomédico::Faculdade de Ciências Médicas |
| Programa: | Programa de Pós-Graduação em Telemedicina e Telessaúde |
| Citação: | SOUZA FILHO, Erito Marques de. Desenvolvimento de uma plataforma digital como apoio à triagem de pacientes com sinais e sintomas sugestivos de infecção pelo Coronavírus Covid-19 utilizando Machine Learning. 2022. 35 f. Dissertação (Mestrado Profissional em Telemedicina e Telessaúde) – Faculdade de Ciências Médicas, Universidade do Estado do Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, 2022. |
| Tipo de acesso: | Acesso Aberto |
| URI: | http://www.bdtd.uerj.br/handle/1/22454 |
| Data de defesa: | 24-Jun-2022 |
| Aparece nas coleções: | Mestrado Profissional em Telemedicina e Telessaúde |
Arquivos associados a este item:
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| Dissertação - Erito Marques de Souza Filho - 2022 - Completa.pdf | 511,72 kB | Adobe PDF | Baixar/Abrir Pré-Visualizar |
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