Redes neurais artificiais para auxílio aos enfermeiros na tomada de decisão sobre coberturas para lesões venosas

• Autor(a) principal: Mesquita, Simone Karine da Costa
• Data de Publicação: 2022
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFRN
• Texto Completo: https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/50983
• topic: CNPQ::CIENCIAS DA SAUDE::ENFERMAGEM; Enfermagem; Úlcera varicosa; Tecnologia

A úlcera venosa é considerada um problema de saúde pública devido ao impacto socioeconômico provocado pelos custos com o tratamento, alta incidência e recidiva, como, também, pelas lacunas existentes nos serviços de saúde, em especial, a dificuldade de profissionais no julgamento clínico durante a escolha de cobertura para a lesão. Dessa forma, um sistema computacional pode auxiliar o enfermeiro a minimizar essas dificuldades voltadas para o tratamento de úlcera venosa, por meio de inteligência artificial. Dentre as tecnologias inteligentes, as Redes Neurais Artificiais profundas vêm-se destacando pelo seu alto poder de resolução em problemas complexos, o que possibilita a maximização da qualidade do cuidado oferecido aos pacientes e contribui com a tomada de decisões dos profissionais durante a prática clínica. Diante do contexto, o estudo tem como objetivo desenvolver auxílio computacional aos enfermeiros na tomada de decisão sobre coberturas para úlceras venosas. Trata-se de uma pesquisa metodológica que foi dividida em quatro fases, conforme o modelo metodológico Processo Unificado. A fase 1 refere-se à concepção e levantamento de requisitos; fase 2 compreende a elaboração da estrutura das redes neurais; a fase 3 refere-se ao desenvolvimento das redes, realização dos testes, construção do aplicativo VenoTEC e avaliação da usabilidade; e a fase 4 refere-se à finalização do software, pronto para ser usado. Os dados foram analisados conforme cálculo norteado pelo System Usability Scale, como, também, exportados para o programa Statistical Package for Social Science 20.0 em que foram analisados por meio de estatística de frequência relativa e absoluta. A rede neural profunda voltada para classificação de tecido obteve uma acurácia de 70%, já a rede neural voltada para a classificação de cobertura obteve uma acurácia de 100%. Dessa forma, as redes mostraram-se eficazes para a aplicação. Obtiveram-se os requisitos referentes às coberturas, através da revisão integrativa da literatura, dos protocolos e das sugestões dos especialistas em enfermagem dermatológica ou em estomaterapia. Os resultados voltados para a avaliação da usabilidade obtiveram de escore 88,07 pontos, o que caracteriza uma usabilidade muito boa. Os enfermeiros participantes, ao utilizarem o software, sentiram-se satisfeitos e indicaram a facilidade de utilizar o sistema com eficiência, facilidade de memorização e poucas inconsistências. Com a pesquisa, foi possível o desenvolvimento de duas redes neurais artificiais profundas voltadas para oferecer apoio computacional ao enfermeiro durante o tratamento de úlcera venosa e poderá trazer contribuições como ferramenta laboral baseada em evidências científicas e protocolos, com intuito de padronizar a conduta dos profissionais nos serviços de saúde, o que poderá ampliar o cuidado fornecido na assistência. As contribuições de uma tecnologia voltada para a inteligência artificial desse nível possibilitam a aquisição de uma elevada quantidade de informações em tempo real, o que favorece a ampliação da inteligência humana dos diversos atores envolvidos no processo de cuidar da pessoa com úlcera venosa. Dessa forma, possibilita a tomada de decisão com rapidez e a diminuição de erros. Para o paciente, poderá favorecer a redução do tempo de tratamento e, consequentemente, os gastos envolvidos no tratamento. Os benefícios também podem ser estendidos para os serviços de saúde e sociedade, uma vez que a tecnologia poderá contribuir para a redução do impacto financeiro que a úlcera venosa causa nos sistemas de saúde.