| Name: | Description: | Size: | Format: | |
|---|---|---|---|---|
| 5.28 MB | Adobe PDF |
Advisor(s)
Abstract(s)
Introdução: A Inteligência Artificial (IA) é o produto de combinações de modelos matemáticos sofisticados e de computação, que permite o desenvolvimento de algoritmos complexos capazes de imitar a inteligência humana, simulando a capacidade de raciocinar, aprender e tomar decisões. No Estudo da Função Respiratória (EFR), a IA tem sido aplicada em softwares para análise da qualidade das curvas, avaliação de parâmetros, reconhecimento de padrões ventilatórios e monitorização remota. Pretende-se com este trabalho apresentar as potencialidades da IA na área respiratória e o que já está a ser implementado. Desenvolvimento: O Machine Learning, subárea da IA que permite o aperfeiçoamento autónomo de algoritmos através da inserção de uma grande quantidade de dados com o objetivo de reconhecer padrões. Uma das características dos softwares baseados em IA é a sua capacidade de progressão quando expostos a novos casos. Diversos autores defendem que a utilidade de um software baseado em IA, no EFR, será a diminuição do tempo até ao diagnóstico final, a redução do número de testes para se obter um exame de qualidade e a padronização dos critérios de interpretação para minimizar o número de diagnósticos errados. Contudo, alertam para que a dependência excessiva das capacidades de automação por conveniência e eficiência possam interferir na formação e qualificação profissional. A aplicação da IA no EFR tem por base o desenvolvimento de algoritmos
específicos de Machine Learning designados Convolution Neural Networks, utilizados em visão computacional na compreensão e interpretação de imagens ou dados visuais. Este tipo de algoritmos, inseridos em softwares de EFR, permitem automatizar a identificação de artefactos, a aplicação de critérios de qualidade e o reconhecimento de padrões ventilatórios por avaliação do FEV1 e da CVF. Encontram-se disponíveis no mercado dois softwares, ArtiQ.QC e ArtiQ.PFT, dirigidos respetivamente ao controlo da qualidade e à interpretação de curvas. A sua aplicação na prática clínica ainda está a ser estudada e discutida. A IA aplicada à telesaúde tem o objetivo de reduzir hospitalizações e melhorar a qualidade de vida em doentes crónicos, através da prevenção de exacerbações de doenças respiratórias. No domínio da terapêutica inalatória, o desenvolvimento de sensores adaptáveis aos inaladores existentes no mercado permite a monitorização contínua da adesão à terapêutica. Conclusão: Ao nível do EFR, a utilização de IA pode permitir ganhos na qualidade e capacidade diagnóstica e no acompanhamento dos indivíduos com patologias respiratórias. A sua aplicação fora dos centros especializados pode ter um papel fundamental na saúde respiratória das populações.
Description
Keywords
Inteligência artificial Função respiratória Artificial intelligence Respiratory function Machine learning Software Remote monitoring
Citation
Cabanas I, Delgado G, Pereanu T, Pereira M, Dias HB. Aplicação da inteligência artificial na função respiratória. In: XVII Seminário Temático em Fisiologia Clínica, ESTeSL, 1 de fevereiro de 2024.