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Aplicação da inteligência artificial na função respiratória

2024-02Conference object Open access
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dc.contributor.authorCabanas, Inês
dc.contributor.authorDelgado, Gabriela
dc.contributor.authorPereanu, Teresa
dc.contributor.authorPereira, Marco
dc.contributor.authorDias, Hermínia Brites
dc.date.accessioned2024-02-22T12:50:03Z
dc.date.available2024-02-22T12:50:03Z
dc.date.issued2024-02
dc.description.abstractIntrodução: 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.pt_PT
dc.description.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersionpt_PT
dc.identifier.citationCabanas 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.pt_PT
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10400.21/17161
dc.language.isoporpt_PT
dc.peerreviewedyespt_PT
dc.relation.publisherversionhttps://www.estesl.ipl.pt/eventos/xvii-seminario-tematico-em-fisiologia-clinicapt_PT
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/pt_PT
dc.subjectInteligência artificialpt_PT
dc.subjectFunção respiratóriapt_PT
dc.subjectArtificial intelligencept_PT
dc.subjectRespiratory functionpt_PT
dc.subjectMachine learningpt_PT
dc.subjectSoftwarept_PT
dc.subjectRemote monitoringpt_PT
dc.titleAplicação da inteligência artificial na função respiratóriapt_PT
dc.typeconference object
dspace.entity.typePublication
oaire.citation.conferencePlaceLisboapt_PT
person.familyNameDias
person.givenNameMaria Hermínia Monteiro Brites
person.identifier.ciencia-idE211-FB1B-04E3
person.identifier.orcid0000-0003-1257-8734
person.identifier.ridAFL-8310-2022
person.identifier.scopus-author-id55671930200
rcaap.rightsopenAccesspt_PT
rcaap.typeconferenceObjectpt_PT
relation.isAuthorOfPublicationb7b7e7d9-83b2-4d63-9176-4ed73cf6b939
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