Modelos de inteligência artificial para predição de uso inadequado, reutilização e mortalidade entre usuários de serviços de Pronto Atendimento: instrumento para o planejamento da rede de atenção à saúde

Resumo: A organização nos serviços de saúde em rede guarda uma relação intrínseca com os objetivos da universalidade, equidade e integralidade. Nesse contexto, os serviços de urgência e emergência são fundamentais, funcionando com porta de entrada para o sistema. Entretanto, apresentam dificuldade para seu funcionamento, destacando-se a superlotação dos serviços, a qual pode ser explicada, em boa medida, pelo uso inadequado do serviço e reutilização frequente por parte de usuários. Apesar do conhecimento dessa situação, as informações sobre a temática são escassas no Brasil, especialmente com relação ao prognóstico após a utilização de serviços de urgência e emergência. Assim, este projeto objetiva avaliar a performance preditiva de diferentes algoritmos de machine learning para estimar o uso inapropriado dos serviços de emergência, mortalidade e reutilização dos serviços de emergência. Para isso, será realizado um estudo no município de Vitória-ES com 1.285 usuários do Pronto Atendimento da Praia do Suá. Quantificar e predizer esses eventos pode auxiliar na elaboração de estratégias de priorização de casos, no direcionamento para adoção de manejo clínico mais ampliado nos indivíduos com maior risco de desenvolvimento desses desfechos, além de ser útil para a organização do sistema de saúde. Espera-se com este estudo contribuir para a adoção de inovações em saúde que possam melhorar a efetividade do sistema, otimização de recursos e prevenção de eventos adversos para a população.

Data de início: 01/03/2019
Prazo (meses): 54

Participantes:

Papel	Nome
Coordenador	ANA PAULA SANTANA COELHO ALMEIDA
Pesquisador	WELINGTON SERRA LAZARINI
Vice-Coordenador	THIAGO DIAS SARTI