SOFTWARE COM APLICAÇÃO DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL PARA PREVER INFECÇÕES DO TRATO URINÁRIO CAUSADAS POR BACTÉRIAS MULTIRRESISTENTES

Resumo

A resistência antimicrobiana é uma questão crítica global que ameaça os avanços na saúde pública. Nos últimos anos, o aumento da resistência bacteriana aos antibióticos tem causado um número alarmante de mortes e custos elevados para o sistema de saúde. Além disso, o desenvolvimento de novos antibióticos é um processo demorado e desafiador, agravando ainda mais o problema. Nesse contexto, a inteligência artificial (IA) surge como uma ferramenta poderosa, permitindo a análise de múltiplos critérios para auxiliar no combate a infecções bacterianas multirresistentes. O objetivo deste projeto é desenvolver um software baseado em IA para prever infecções do trato urinário (ITU) causadas por bactérias resistentes a determinados antibióticos. A metodologia consistiu em um estudo retrospectivo com 762 pacientes internados com ITU entre outubro de 2013 e abril de 2019. Os pacientes foram divididos aleatoriamente em grupos de treinamento e validação. Os resultados mostram que a rede neural artificial (RNA) desenvolvida para prever infecções por enterobactérias produtoras de carbapenemase (CRE) apresenta uma acurácia de 96,1%, com sensibilidade de 89,2% e especificidade de 98,4%. Para enterobactérias produtoras de beta-lactamase de espectro estendido (ESBL), a acurácia foi de 91,6%, com sensibilidade de 92,6% e especificidade de 94,8%. Esses resultados demonstram a alta eficácia do modelo para identificar padrões de infecções urinárias causadas por essas bactérias multirresistentes. A implementação deste sistema pode inovar o diagnóstico médico, reduzir a resistência bacteriana por tratamentos inadequados e diminuir os custos relacionados a reconsultas e internações.