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Big Data e Inteligência Artificial para pesquisa translacional na Covid-19: revisão rápida / Big Data and artificial intelligence for translational research in COVID-19: a rapid review
Ramos, Maíra Catharina; Gomes, Dalila Fernandes; Mello, Nicole Freitas de; Silva, Everton Nunes da; Barreto, Jorge Otávio Maia; Shimizu, Helena Eri.
Affiliation
  • Ramos, Maíra Catharina; Fundação Oswaldo Cruz (Fiocruz). Rio de Janeiro. BR
  • Gomes, Dalila Fernandes; Universidade de Brasília (UnB). Brasília. BR
  • Mello, Nicole Freitas de; Universidade de Brasília (UnB). Brasília. BR
  • Silva, Everton Nunes da; Universidade de Brasília (UnB). Brasília. BR
  • Barreto, Jorge Otávio Maia; Fundação Oswaldo Cruz (Fiocruz). Rio de Janeiro. BR
  • Shimizu, Helena Eri; Universidade de Brasília (UnB). Brasília. BR
Saúde debate ; 46(135): 1202-1214, out.-dez. 2022. tab, graf
Article in Portuguese | LILACS-Express | LILACS | ID: biblio-1424496
Responsible library: BR1.1
RESUMO
RESUMO O objetivo deste estudo foi identificar como a Inteligência Artificial (IA) vem sendo utilizada para a pesquisa translacional no contexto da Covid-19. Foi realizada uma revisão rápida para identificar o uso de técnicas de IA na translação de tecnologias para o enfrentamento da Covid-19. Empregou-se estratégia de busca com base em termos MeSH e seus respectivos sinônimos em sete bases de dados. Dos 59 artigos identificados, oito foram incluídos. Foram identificadas 11 experiências que usaram IA para a pesquisa translacional em Covid-19 predição de eficácia medicamentosa; predição de patogenicidade do Sars-CoV-2; diagnóstico de imagem para Covid-19; predição de incidência de Covid-19; estimativas de impacto da Covid-19 na sociedade; automatização de sanitização de ambientes hospitalares e clínicos; rastreio de pessoas infectadas e possivelmente infectadas; monitoramento do uso de máscaras; predição de gravidade de pacientes; estratificação de risco do paciente; e predição de recursos hospitalares. A pesquisa translacional pode ajudar no desenvolvimento produtivo e industrial em saúde, especialmente quando apoiada em métodos de IA, uma ferramenta cada vez mais importante, sobretudo quando se discute a Quarta Revolução Industrial e suas aplicações na saúde.
ABSTRACT
ABSTRACT The objective of this study was to identify how Artificial Intelligence (AI) has been used for translational research in the context of COVID-19. A rapid review was carried out to identify the use of AI techniques in the translation of technologies to face COVID-19. A search strategy was used based on MeSH terms and their respective synonyms in seven databases. Of the 59 articles identified, eight were included. We identified 11 experiments that used AI for translational research in Covid-19 prediction of drug efficacy; predicting the pathogenicity of SARS-CoV-2; imaging diagnosis for COVID-19; predicting the incidence of COVID-19; estimates of the impact of COVID-19 on society; automation of sanitizing hospital and clinical environments; screening of infected and possibly infected people; monitoring the use of masks; prediction of patient severity; patient risk stratification; and prediction of hospital resources. Translational research can help in productive and industrial development in health, especially when supported by AI methods, an increasingly important tool, especially when discussing the Fourth Industrial Revolution and its applications in health.


Full text: Available Collection: International databases Health context: Sustainable Health Agenda for the Americas Health problem: Goal 7: Evidence and knowledge in health Database: LILACS Type of study: Prognostic study / Systematic review Language: Portuguese Journal: Saúde debate Journal subject: Public Health / Health Services Year: 2022 Document type: Article Affiliation country: Brazil Institution/Affiliation country: Fundação Oswaldo Cruz (Fiocruz)/BR / Universidade de Brasília (UnB)/BR

Full text: Available Collection: International databases Health context: Sustainable Health Agenda for the Americas Health problem: Goal 7: Evidence and knowledge in health Database: LILACS Type of study: Prognostic study / Systematic review Language: Portuguese Journal: Saúde debate Journal subject: Public Health / Health Services Year: 2022 Document type: Article Affiliation country: Brazil Institution/Affiliation country: Fundação Oswaldo Cruz (Fiocruz)/BR / Universidade de Brasília (UnB)/BR
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