Desenvolvimento de software de gerenciamento de informações em controle de infecção hospitalar

• Ano de defesa: 2023
• Autor(a) principal: Lins, Rodrigo Schrage
• Orientador(a): Lins, Lessandra Michelin Rodriguez
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: eng; por
• Palavras-chave em Português: Infecção hospitalar - Banco de dados; Inteligência artificial - Aplicações médicas; Aprendizado do computador; Software - Desenvolvimento
• Palavras-chave em Inglês: Nosocomial infections - Databases; Artificial intelligence - Medical applications; Machine learning; Computer software - Development
• Link de acesso: https://repositorio.ucs.br/11338/11845

Introdução: O Comitê de Controle de Infecção Hospitalar (CCIH) é responsável pelo adequado diagnóstico, tratamento e prevenção das Infecções Relacionadas à Assistência em Saúde (IRAS) em hospitais, e a vigilância epidemiológica é a sua principal atividade. A vigilância epidemiológica requer a coleta e o manejo de grande volume de dados, comumente com o uso de diferentes ferramentas, como formulários de papel, planilhas eletrônicas, pequenos bancos de dados etc. Objetivos: Entender o processo de trabalho e fluxo de informação de uma CCIH para desenvolver um aplicativo para dispositivos móveis capaz de gerenciar toda a coleta, acesso e armazenamento de dados, e produção de indicadores gerenciais em uma CCIH. Predizer pacientes com infecção por enterobactérias produtoras de ESBL, com o uso de Inteligência Artificial (IA) antes que os resultados das culturas estejam disponíveis. Métodos: Mapeamento de Fluxo de Valor (MFV) foi utilizado para estudar o fluxo de informação na CCIH e encontrar oportunidades de melhoria no processo de trabalho. Também realizamos uma revisão sistemática para definir as características necessárias que um software de saúde deve ter para garantir a segurança e privacidade dos dados coletados. Os autores utilizaram os resultados de ambas as pesquisas para desenhar as funcionalidades do software. A programação do aplicativo utilizou linguagem Java e tecnologia blockchain para gerenciar e armazenar os dados. Programação usual produziu os indicadores gerenciais solicitados pela CCIH e direção do hospital, e criamos um algoritmo de IA para predizer pacientes com infecção por enterobactérias produtoras de ESBL antes que os resultados das culturas de microbiologia estejam disponíveis. Resultados: Aplicamos MFV para representar o processo de trabalho atual da CCIH (MFV atual) então revisado criticamente por uma equipe multidisciplinar, produzindo um MFV ideal com 15,7 horas/mês a menos de trabalho, menos atividades realizadas retrospectivamente e produção automática de indicadores gerenciais. A pesquisa continuou com o desenvolvimento do software com blockchain e IA. Foi usado um blockchain privado (Plataforma Ethereum) para armazenamento dos dados. Cada nó do blockchain tem uma cópia completa do banco de dados, mas tem acesso apenas aos dados do seu respectivo hospital. Os dados de identificação dos pacientes usaram um segundo contrato no blockchain com criptografia para o reforço da segurança e privacidade dos dados. A latência do blockchain foi contornada com um banco de dados SQLite utilizado como buffer até que os próximos blocos sejam registrados. O algoritmo de IA foi criado utilizando todos os dados nos formulários da vigilância epidemiológica, fatores de risco conhecidos para a infecção de interesse e todas as informações dos pacientes disponíveis nos dados coletados pela CCIH. IA foi aplicada usando Redes Neurais Artificiais (RNA) com 10 neurons (ou camadas ocultas) e aprendizado supervisionado, onde o treinamento é guiado pelo feedback recebido. Um algoritmo de retropropagação com topologia de rede feedforward foi utilizado. Conclusão: Um aplicativo para dispositivos móveis utilizando MFV, blockchain e IA foi desenvolvido. Os métodos/tecnologias utilizados se complementam, e o software resultante pode trazer benefícios significativos quando aplicados em uma CCIH. [resumo fornecido pelo autor]