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A tito é uma ferramenta para auxiliar no prognóstico da tuberculose através de um modelo de inteligência artificial (IA)

tito (app)

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Artigos publicados

Sobre nós

A ferramenta tito foi desenvolvida por pesquisadores da Universidade de Pernambuco (UPE) em parceria com a Universidade do Amazonas (UEA), a Fundação de Medicina Tropical (FMT) e o Instituto Todos pela Saúde (ITpS). O nosso objetivo é fornecer aos profissionais de saúde do Sistema Único de Saúde (SUS) uma ferramenta baseada em inteligência artificial que possa auxiliar na tomada de decisão sobre o prognóstico da tuberculose.

Como essa ferramenta foi desenvolvida?

Através de experimentos científicos utilizando uma base de dados do SINAN-TB e modelos de inteligência artificial que foram treinados e comparados uns com os outros para identificar qual o modelo com o melhor desempenho.

Ao final dos experimentos, os pesquisadores constataram que o modelo Support Vector Machine (SVM) teve um melhor desempenho com os dados do SINAN-TB no contexto do prognóstico da tuberculose.

O que nós consideramos ao desenvolver o modelo de inteligência artificial presente na tito?

  • Pré-processamento transparente e disponível publicamente
  • Rigoroso método científico nos experimentos
  • Replicabilidade dos experimentos

Os modelos de inteligência artificial costumam ser fechados. Nós disponibilizamos publicamente todos os artigos científicos dos experimentos realizados, códigos de pré-processamento da base de dados e procedimentos adotados para a seleção do modelo final que compõe tito.

Nosso time

Esses são os profissionais/pesquisadores envolvidos na criação da tito

Maicon Lino

Pesquisador, Doutor (UPE)

Patricia endo

Pesquisadora, Professora (UPE)

Vanderon Sampaio

Pesquisador (ITpS), Professor (UEA)

Parceiros

Dados

Dados pré-processados do SINAN-TB

Dados usados para treinar/testar o modelo

Atributos que precisam ser preenchidos na tito

Perguntas frequentes

Nós listamos algumas perguntas mais comuns que o profissional de saúde ou um paciente podem ter ao entrarem nesse site da ferramenta tito++.

A confiabilidade de um modelo de inteligência artificial depende de vários fatores, incluindo a qualidade dos dados de treinamento, o algoritmo utilizado, o processo de treinamento e a adequação do modelo para a tarefa específica. Quando esses fatores são cuidadosamente considerados e abordados, é possível obter resultados confiáveis com a inteligência artificial. No entanto, é importante lembrar que nenhum modelo é perfeito, e sempre existe a possibilidade de erros ou viéses. É essencial realizar avaliações rigorosas, realizar testes e considerar os limites e incertezas associados ao uso de um modelo de inteligência artificial e considerar apenas como informação auxiliar para o acompanhamento do tratamento de um paciente.

Não! A tito é uma plataforma para auxiliar no prognóstico da tuberculose através de um modelo de inteligência artificial (IA) chamado de Support Vector Machines (SVM). A ferramenta tito foi criada com o objetivo de auxiliar profissionais de saúde a classificar/prever o prognóstico da tuberculose. Desta forma, um paciente ao ser diagnosticado com tuberculose, e após ter sido registrado no Sistema de Informação de Agravos de Notificação (SINAN), inicia o seu tratamento no Sistema Único de Saúde (SUS) e está apto para ser classificado na plataforma. O profissional de saúde precisa então preencher 11 atributos aos quais incluem dados socio-demográficos, clínicos e larobatoriais. O resultado da classificação não é um prognóstico médico, mas um resultado predito por um modelo de machine learning (ML) que foi treinado usando a base de dados SINAN-TB de pacientes diagnosticados com tuberculose entre os anos de 2001 a 2020 no Brasil.

Você pode e deve realizar várias simulações para o mesmo paciente, a tito possibilita acompanhar as diversas predições para o mesmo paciente através de uma chave de identificação única que somente você erá acesso para ver a evolução das predições durante o tratamento. Lembre-se que são 11 atributos, e alguns deles podem mudar com o tempo, como por exemplo a quantidade de dias em que um paciente está em tratamento, a atualização dessas informações a cada predição é fundamental para que você possa ter resultados mais coerentes com relação ao prognóstico predito.

Não recomendamos o uso desta plataforma por pacientes que desejam prever o prognóstico da tuberculose. Também não recomendamos suspender ou ascender o tratamento da tuberculose através destes resultados. É de extrema necessidade o acompanhamento por um profissional de saúde qualificado do SUS.