Redes bayesianas para eleição da ventilação mecânica no pós-operatório de cirurgia cardíaca

Fisioterapia em Movimento

Carolina Napoli Macedo Schenekenberg¹  Andreia Malucelli²  João Da Silva Dias¹  Marcia Regina Cubas¹ 

[1] ,Pontifícia Universidade Católica do Paraná Programa de Pós-Graduação em Informática Curitiba PR ,Brasil

关键词: Inteligência artificial;    Rede bayesiana;    Ventilação mecânica;    Cirurgia cardíaca;    Artificial intelligence;    Bayesian network;    Mechanical ventilation;    Cardiac surgery;   

DOI  :  10.1590/S0103-51502011000300013

来源: SciELO

【 摘 要 】

INTRODUÇÃO: A ventilação mecânica no pós-operatório de cirurgia cardíaca pode trazer algumas complicações respiratórias ao paciente. Para minimizar esse risco é necessária a adaptação correta e rápida do ventilador mecânico. A dificuldade para isso está no número expressivo de variáveis para a regulagem do ventilador mecânico e na obtenção de todas essas variáveis. Como o período de ventilação mecânica geralmente não ultrapassa 12 horas, esse tempo deve ser otimizado para que o paciente possa estar em ventilação espontânea o mais rapidamente possível. OBJETIVOS: Este trabalho propõe o uso de redes bayesianas (RB) para auxiliar o profissional no momento da decisão, agilizando o atendimento dos pacientes. MATERIAIS E MÉTODOS: Para o desenvolvimento da RB fez-se necessário o uso de uma base de dados com casos clínicos, a qual se constituiu de 137 casos. A avaliação foi realizada por meio das medidas de validade operacionais de instrumentos, tabelas de contingência e curvas ROC. RESULTADOS: Mostraram que a RB desenvolvida apresentou um adequado desempenho para a eleição da modalidade e parâmetros ventilatórios. CONCLUSÃO: Os resultados com a RB foram semelhantes aos indicados pela literatura, mostrando assim uma compatibilidade entre o raciocínio humano e o computacional.

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