236 XXXII MOSTRA UNISINOS DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA E TECNOLÓGICA De 29/09/2025 a 03/10/2025 Unisinos São Leopoldo e Porto Alegre sas de admissão hospitalar e internação, acordando com a frequência de artigos que dialogam sobre essas patologias. O mesmo vale para as condições neurológicas, comumente associadas a malformações congênitas, necessitando de acompanhamento ainda na fase neonatal. Assim, os estudos percorrem por softwares e IA’s que identificam e aprendem com padrões morfológicos e epidemiológicos dos diversos sinais e sintomas nos pacientes. Na meta-análise de Votto M. et al (2024), focado na abordagem de asma em crianças, constatou-se que o principal algoritmo de auxílio à tomada de decisão usado foi de “árvores de decisão em sequência”, na qual a nova árvore corrige os erros da anterior. Excelente para dados tabulares e estruturados com muitas variáveis clínicas, favorecendo a captura de interações complexas entre variáveis. Já na meta-análise de Zhuan Zou et al (2024), focado na detecção de crises epilépticas pediátricas, constou que, ao comparar o método magnetoencefalografia, já consolidado, com os métodos emergentes de ML e DL baseados em eletroencefalograma, os realizados por IA’s ofereceram desempenho melhor na detecção de SE. Conclusão: O estudo mostra uma precisão promissora dos métodos de IA, principalmente no âmbito de análise de dados ômicos. Porém, seu uso não foi avaliado de forma autônoma, reforçando a importância da supervisão médica para garantir a precisão e a segurança na tomada de decisões clínicas.
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