O uso de modelos preditivos de inteligência artificial na prevenção de doenças crônicas não transmissíveis

Resumo

Introdução: No contexto de prevenção e qualidade de vida, destaca-se a importância das Doenças Crônicas Não Transmissíveis (DCNT), que respondem por 75% das mortes anuais, além de elevadas prevalências de fatores de risco na população adulta brasileira: 55% de excesso de peso, 20% de obesidade, 10% de tabagismo, que podem resultar em 38,8% da perda de DALYs (anos de vida perdidos por morte prematura e incapacidade). A inteligência artificial (IA), definida como a simulação da inteligência humana em máquinas, incluindo aprendizado, raciocínio e percepção, e as tecnologias relacionadas, é uma inovação disruptiva na área da saúde e da medicina e oferece vários caminhos para melhorar a qualidade de vida, promover boas condições de saúde a toda população por meio de estratégias preventivas, de proteção contra doenças, de estímulo a estilos de vida saudáveis.Os modelos preditivos de inteligência artificial (IA) têm sido utilizados para estimar o risco de determinado desfecho ocorrer (doença, óbito), com base na identificação de variáveis socioeconômicas, demográficas, ambientais e variáveis relacionadas a hábitos de vida e condições de saúde, destacando-se experiências pioneiras como o escore de risco cardiovascular de Framingham e as estimativas de indicadores em saúde em pequenas áreas geográficas.Objetivos: Desenvolver modelos, técnicas e soluções em IA para identificar, analisar e prever a ocorrência de DCNT em grupos populacionais considerando aspectos éticos de privacidade e segurança.Métodos: Será utilizado bases de dados provenientes dos sistemas de informação em saúde, inquéritos epidemiológicos e bases sociodemográficas e diferentes técnicas de inteligência artificial para mineração, tratamento e predição.Resultados esperados: Como resultado pretende-se atribuir um escore de risco por estratos levando em consideração variáveis extraídas dos dados disponíveis. O conjunto de informações geradas neste projeto poderão auxiliar gestores a melhor direcionar intervenções e políticas públicas de promoção da saúde customizada à demanda e melhorias nos serviços de saúde e dos cuidados implementados. (AU)