Banca de DEFESA: AMANDA ROSEANE FARIAS DO NASCIMENTO

Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : AMANDA ROSEANE FARIAS DO NASCIMENTO
DATA : 31/01/2022
HORA: 16:00
LOCAL: Link de acesso para videoconferência: https://meet.google.com/thz-qjbz-qog
TÍTULO:

MACHINE LEARNING PARA PREDIÇÃO DE REAÇÃO ADVERSA AO MEDICAMENTO: APLICAÇÃO A NEONATOS EM TERAPIA INTENSIVA

PALAVRAS-CHAVES:

Reação Adversa ao Medicamento, UTI Neonatal, Neonato, Machine Learning.

PÁGINAS: 58
RESUMO:

Introdução: O tratamento intensivo de neonatos associa -se a um grande volume de dados em seus prontuários. O tratamento desses dados pode ser feito através de Machine Learning: ferramenta capaz de auxiliar na detecção e na tomada de decisões de uma ampla gama de condições médicas, incluindo reações adversas ao medicamento (RAM). Objetivo: Treinar modelo de predição para auxiliar na detecção de reações adversas aos medicamentos em neonatos internados em uma UTI. Metodologia: estudo observacional desenvolvido na Unidade de Terapia Intensiva Neonatal de um hospital de ensino no Brasil. Dados clínicos foram coletados a partir do seguimento farmacoterapêutico diário, processados e analisados por machine learning através de bibliotecas escritas em linguagem Python. Resultados: Oitocentos e três neonatos foram incluídos no estudo, com média de idade gestacional 32,2 ± 4,2 semanas e peso ao nascer médio de 1807,2 ± 936,6g. A incidência de RAM foi de 10,8%. Antimicrobianos, especialmente os aminoglicosídeos, foram os medicamentos mais prescritos nessa população. Um algoritmo foi treinado e testado na predição de RAM em UTI neonatal, cujas métricas foram precision (0,35) e recall (0,823), com especificidade (80%) e sensibilidade (67%). Conclusão: Existe um alto potencial no método de machine learning na predição de RAM em neonatos internados em uma UTI.

MEMBROS DA BANCA:
Externa ao Programa - 1350250 - ANNE MAGALY DE PAULA CANUTO
Presidente - 1893445 - EUZEBIO GUIMARAES BARBOSA
Externa à Instituição - YONARA MONIQUE DA COSTA OLIVEIRA - UFCG