22/11/2021 - 09:00 - 18:00
PE44 - Métodos e técnicas em estudos epidemiológicos (TODOS OS DIAS) |
36454 - APRENDIZADO DE MÁQUINA NA SAÚDE ÚNICA: UMA REVISÃO INTEGRATIVA DA LITERATURA CIENTÍFICA
ISABELA DE LOURDES ARAUJO - UFMG, MARINA DE ASSIS LOPES - UFMG, TIAGO MENDONÇA OLIVEIRA - UFMG, MARCOS XAVIER SILVA - UFMG, SORAIA DE ARAÚJO DINIZ - UFVJM, FREDERICO GUALBERTO COELHO - UFMG
A Saúde Única com toda sua complexidade, apresenta-se como uma forte candidata a utilizar os diversos modelos disponíveis de aprendizado de máquina, uma vez que as mudanças globais contemporâneas têm exigido cada vez mais o uso abordagens integradas e sistêmicas para que compreendamos os fenômenos que relacionam a saúde humana, dos animais domésticos, da vida selvagem e seus ambientes social e ecológico.
Objetivo: Descrever os tipos de modelos de aprendizado de máquina que têm sido utilizados em análise de dados epidemiológicos que possam ser utilizados em pesquisas de Saúde Única.
Métodos: Realizou-se um levantamento dos artigos completos publicados no Pubmed entre janeiro de 2016 e dezembro de 2020, utilizando-se os descritores: "artificial neural network", "epidemiology", "surveillance", "public health", seguindo metodologia de inclusão e exclusão, a qual baseou-se inicialmente no processo de triagem (n=283), seguido de elegibilidade (n=129) e por fim inclusão (n=56) através análise do texto e avaliação de fator de impacto internacional FI≥1.0 e/ou classificação Qualis Capes/2019 entre A1 e A4.
Resultados: Foram selecionados 11 artigos dos quais: modelos, paradigma de aprendizado, objetivos da pesquisa e métricas de avaliação foram tabulados e discutidos.
Conclusão: O aprendizado de máquina têm apresentado alta eficiência como ferramentas baseadas em modelagem algorítmica. Faz-se necessário conhecer essas ferramentas, suas utilizações, estratégias, vantagens e desvantagens no campo da epidemiologia com foco na Saúde Única contemplando os três domínios que fazem parte desse escopo de estudo: populações humanas, animais e meio ambiente integrados.
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