Análise de aprendizado de máquina para prever resultados de saúde entre usuários de servi?os de emergência no sul do Brasil: estudo de protocolo

摘要

Objetivo: Os servi?os de emergência s?o fundamentais na organiza??o da rede de aten??o à saúde. N?o obstante, apresentam diferentes dificuldades para seu funcionamento. Entre essas, destaca-se a superlota??o dos servi?os, a qual, em boa medida, é explicada pelo uso inadequado do servi?o e reutiliza??o frequente por parte de usuários. Apesar do conhecimento dessa situa??o, as informa??es sobre a temática s?o escassas no Brasil, ainda mais as relacionadas ao acompanhamento longitudinal dos usuários. Assim, este projeto objetiva avaliar a performance preditiva de diferentes algoritmos de machine learning para estimar o uso inapropriado e a reutiliza??o dos servi?os de emergência e a mortalidade. Métodos: Para isso, será realizado um estudo no município de Pelotas, Rio Grande do Sul, com um pouco mais de cinco mil usuários do pronto socorro municipal. Resultados: Caso o estudo seja bem-sucedido, será disponibilizado um algoritmo com potencial para ser usado na prática clínica para auxiliar profissionais de saúde na tomada de decis?o no contexto hospitalar. Diferentes estratégias de difus?o dos conhecimentos ser?o utilizadas para aumentar a capacidade do estudo de produzir inova??es para a organiza??o do sistema e servi?os de saúde. Conclus?o: Um modelo preditivo de alto desempenho pode auxiliar na tomada de decis?o nos servi?os de emergência, melhorando a qualidade do atendimento.