Big Data e Inteligência Artificial para pesquisa translacional na Covid-19: revisão rápida

Abstract

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.