PROJETOS

No Brasil, cerca de sessenta milhões de pessoas sofrem ou adquirem algum tipo de doença diariamente. No entanto, o tempo médio dos diagnósticos por hemogramas, utilizados para identificação de grande parte destas doenças, ainda é muito longo. Isso pode resultar no agravamento dos casos e demora no atendimento, assim como na diminuição da qualidade de vida dos pacientes. Além disso, em alguns casos, o tempo de espera pode resultar em quadros irreversíveis e até mesmo no óbito das pessoas afetadas. Nesse cenário, os recursos tecnológicos como os softwares de inteligência artificial podem auxiliar na diminuição do tempo de emissão dos diagnósticos. À vista disso, o projeto consiste no desenvolvimento de um software que auxilie na análise de hemogramas e otimização de diagnósticos médicos. Para isso, a metodologia foi dividida em duas etapas. Na primeira delas, intitulada “Análise de padronagem médica'', foi feito um levantamento do padrão de variáveis relacionadas a doenças de caráter genético, bem como aquelas identificadas nos hemogramas. Dentre os resultados obtidos, foram encontradas treze doenças que podem ser diagnosticadas por hemogramas. No que concerne aos elementos que compõem o sangue, foi constatado que as plaquetas apresentaram a maior variação entre os tipos de enfermidades, sendo 20000mm³/dL de sangue no caso da Malária e 440000mm3/dL nos casos de Policitemia, Clamídia, doenças inflamatórias, Tuberculose e Hanseníase. Além disso, Meningite foi a única que apresentou 18mg/dL em glicose. A segunda etapa, por sua vez, consiste no design do software. Até o momento, foi feito um levantamento das plataformas para a criação de software, bem como a idealização dos princípios de funcionamento de uma rede neural que está sendo desenvolvida em Phyton. Os próximos passos consistem na criação dos protótipos e sessões de alpha-teste. Diante dos resultados, acreditamos que os diagnósticos podem ser mais eficientes, melhorando a qualidade de vida das pessoas, além de contribuir para a diminuição número de mortes em nosso país.