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Unicamp testa modelo que pode gerar economia de R$ 50 mi para o SUS
Publicado por: Camila Delmondes
25 de novembro de 2019

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Um estudo conduzido no Laboratório Aterolab, da Faculdade de Ciências Médicas (FCM) da Universidade Estadual de Campinas (Unicamp), testou o uso da inteligência artificial para identificar pacientes com doenças coronarianas crônicas e classificá-los com maior ou menor risco a eventos clínicos adversos.

Com base em algoritmos, o modelo também permitiu estimar os custos desses pacientes para o Sistema Único de Saúde (SUS). A finalidade do estudo, de acordo com os pesquisadores da Unicamp, é aumentar a precisão da alta hospitalar e ajudar nas decisões médicas.

"Quando o médico atende um paciente grave com doença coronariana aguda, ele precisa decidir se o paciente pode ter alta, se precisa de outro tipo de intervenção ou de cuidados de alto custo, se pode ir para um hospital da rede pública ou ficar em hospital de alta complexidade. Para facilitar a decisão, criamos algoritmos sofisticados baseados em equações a partir da soma de características dos pacientes", explica o cardiologista Andrei Sposito, coordenador do Aterolab e orientador da pesquisa, ao Jornal da Unicamp.



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