Professor da ESEG faz parte de estudo com Inteligência Artificial para previsão de risco de morte em cirurgias

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Projeto ajuda a identificar grau de risco em pessoas com cardiopatia congênita submetidas à cirurgia

O Professor-Doutor João Chang Junior, docente da ESEG, foi um dos pesquisadores a desenvolver o estudo de previsão de risco de morte em pacientes cardiopatas congênitos em cirurgia. A pesquisa gerou um artigo científico que foi publicado na revista PLOS ONE, periódico de excelência internacional, intitulado como: “Improving preoperative risk-of-death prediction in surgery congenital heart defects using artificial intelligence model: a pilot study” (Melhorando a previsão pré-operatória de risco de morte em cardiopatias congênitas em cirurgia usando modelo de inteligência artificial: um estudo piloto).

“Modelo Referencial para Melhoria de Processos Clínicos e Cirúrgicos em Pacientes Portadores de Cardiopatias: gestão, otimização e aspectos técnicos” é um projeto de pesquisa elaborado por 16 pesquisadores - entre eles o professor da ESEG - supervisionados pelo Professor-Doutor Marcelo Biscegli Jatene, diretor da Unidade de Cirurgia Cardíaca do Instituto do Coração do Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina da USP (InCor-HCFMUSP). “O objetivo geral do projeto é desenvolver um modelo referencial para aumentar a eficiência e eficácia de processos operacionais e gerenciais. Visa a realização de mais atendimentos aos pacientes com cardiopatia congênita, com menos custos, menos riscos para essas pessoas e os mesmos recursos disponíveis no InCor”, relata o Professor-Doutor João Chang Junior.

A pesquisa faz parte das poucas que estudam sobre o risco de morte em cirurgias cardíacas em pessoas com cardiopatias congênitas. Como resultado, os pesquisadores do InCor-HCFMUSP e do Institut Catholique des Arts et Métiers (Icam) da França criaram a CgntSCORE, calculadora que faz a previsão de mortalidade desses pacientes adequada à realidade brasileira.

Retirados do programa de cirurgia cardíaca do InCor, os 2.240 dados de pacientes com cardiopatia congênita apoiaram no desenvolvimento e validação do modelo para a calculadora gerar as previsões. Isso possibilitará que as decisões dos profissionais de saúde sejam mais assertivas e, dessa forma, reduzirá as chances de óbitos.

O próximo passo será o desenvolvimento de metodologias que resultem na melhoria da qualidade de vida de pacientes cardiopatas congênitos submetidos à cirurgia, em função de variáveis pré, intra e pós-operatórias.

“A importância de ser um pesquisador em quaisquer áreas de interesse, adaptando metodologias de inteligência artificial para a resolução de problemas complexos, com um volume expressivo de informações, que podem ou não afetar o resultado de um processo, é um diferencial importante para o sucesso profissional nos dias de hoje”, declara Chang.