Banca de QUALIFICAÇÃO: LUCICLÁUDIA MENACHO DA SILVA

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: LUCICLÁUDIA MENACHO DA SILVA
DATA : 11/07/2025
LOCAL: Remota: https://meet.google.com/cye-ixfq-wpv
TÍTULO:

Desenvolvimento de assistente virtual para deteccao precoce do risco de infeccao de sitio cirurgico

PALAVRAS-CHAVES:

Detecção precoce do risco de infecção; Predição de risco; Assistente virtual; Inteligência artificial na saúde; Aprendizado de máquina.

PÁGINAS: 49
RESUMO:

Este estudo retrospectivo visa desenvolver e avaliar modelos preditivos de Infecção de Sítio Cirúrgico (ISC) utilizando algoritmos de aprendizado de máquina, aplicados a dados clínicos de pacientes submetidos a cirurgias limpas no Hospital das Clínicas de Pernambuco. A pesquisa, baseada em prontuários eletrônicos, utiliza os algoritmos J48 e Random Forest, com a técnica de balanceamento SMOTE para corrigir o desbalanceamento das classes. Os resultados indicam que, sem o balanceamento, ambos os modelos apresentaram bom desempenho, com destaque para o J48, que teve uma acurácia de 96,60% e sensibilidade de 98%. Após o balanceamento das classes, o modelo Random Forest apresentou um desempenho excepcional, com 100% de sensibilidade, especificidade e acurácia, sem falsos positivos ou negativos. Os resultados demonstram que o uso de IA e aprendizado de máquina pode melhorar a detecção precoce de ISC, promovendo a segurança do paciente, reduzindo custos hospitalares e otimizando a alocação de recursos. Este estudo sugere que a implementação de assistentes virtuais baseados em IA pode transformar a prática clínica, oferecendo ferramentas para vigilância em tempo real e apoiando a tomada de decisões clínicas mais informadas.

MEMBROS DA BANCA:
Interno - 1807632 - WELLINGTON PINHEIRO DOS SANTOS
Externa ao Programa - 1202668 - JULIANA CARNEIRO GOMES CASSEMIRO - UFPEExterna ao Programa - 1296271 - MAIRA ARAUJO DE SANTANA - UFPE