Construção de redes bayesianas para apoio à decisão fisioterapêutica na reabilitação oncológica

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Data
2019
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Resumo
Introdução: O aumento da sobrevida de pacientes com câncer impõe novos desafios, tanto em volume de demanda, quanto em complexidade de manejo. Com vistas ao avanço no processo de reabilitação funcional oncológica, tomamos por base uma avaliação física funcional, para o desenvolvimento de um sistema de apoio à decisão clínica para reabilitação oncológica. Objetivos: Construir um sistema de apoio à decisão para recomendação de condutas fisioterapêuticas apropriadas à reabilitação de pacientes oncológicos hospitalizados, que simule a opinião de um especialista da área. Métodos: Este é um estudo metodológico, que apresenta todas as etapas de construção de um sistema de apoio à decisão clínica, criado através de um sistema de recomendação bayesiano em saúde. As etapas incluem a modelagem do conhecimento especialista, modelagem da interface do sistema e o sistema no dispositivo móvel. Além disso, o estudo contou com a avaliação do sistema por especialistas para análise da qualidade técnica das recomendações e da funcionalidade do sistema, e uma avaliação automatizada de 170 casos provenientes do banco de dados, onde houve inserção automática dos dados clínicos no sistema, simulando seu uso por um profissional. Resultados: Através da avaliação da qualidade técnica das recomendações, verificamos grande predomínio de concordância total com as recomendações disparadas pelo sistema (79% das respostas) e pela avaliação da funcionalidade, observamos mais relatos de necessidade de ajustes no sistema (55% das respostas) voltados, principalmente, a inserção dos dados clínicos e a necessidade de orientações operacionais para o manuseio correto do sistema. Os resultados produzidos pela avaliação automatizada apontaram para um número maior de recomendações disparadas pelo sistema em comparação ao número de condutas fisioterapêuticas descritas nos prontuários eletrônicos dos pacientes. O total geral de recomendações disparadas pelo sistema (somando todos os níveis de probabilidade de recomendação) foi de 1.144, enquanto o número total de condutas efetivamente evoluídas nos prontuários (para todos os níveis de probabilidade de recomendação) foi de 565. Conclusão: Entendemos que o uso do sistema de apoio à decisão clínica para reabilitação oncológica é viável e promissor para a qualificação do cuidado ao paciente. Os resultados gerados, a partir das avaliações, indicam uma compatibilidade entre o raciocínio humano e o algoritmo, o que reforça a possibilidade da sua implementação. Seu uso auxilia o profissional diante da complexidade que envolve o paciente oncológico, possibilitando a individualização e a adaptação da reabilitação em ambiente hospitalar.
Descrição
Dissertação (Mestrado)-Programa de Pós-Graduação em Ciências da Reabilitação, Fundação Universidade Federal de Ciências da Saúde de Porto Alegre.
Palavras-chave
Reabilitação, Oncologia, Sistemas de Apoio a Decisões Clínicas, Inteligência Artificial, [en] Rehabilitation, [en] Medical Oncology, [en] Decision Support Systems, Clinical, [en] Artificial Intelligence
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