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Abstract

OBJETIVO: Esse estudo tem como objetivo criar um modelo de Machine Learning por um oftalmologista sem experiência em programação utilizando auto Machine Learning predizendo influxo de pacientes em serviço de emergência e casos de trauma.
MÉTODOS: Um dataset de 366,610 visitas em Hospital Universitário da Universidade Federal de São Paulo de 01 de janeiro de 2014 até 31 de dezembro de 2019 foi incluído no treinamento do modelo, incluindo visitas/dia e código internacional de doenças. O treinamento e predição foram realizados com o Amazon Forecast por dois oftalmologistas sem experiência com programação.
RESULTADOS: O período de previsão estimou um volume de 206,37 pacientes/dia em p90, 180,75 em p50, 140,35 em p10 e média de 7,42 casos de trauma/dia em p90, 3,99 em p50 e 0,56 em p10. Janeiro de 2020 teve um total de 6.604 pacientes e média de 206,37 pacientes/dia, 13,5% menos do que a predição em p50. O período teve um total de 199 casos de trauma e média de 6,21 casos/dia, 55,77% mais casos do que a predição em p50.
CONCLUSÃO: O desenvolvimento de modelos era restrito a cientistas de dados com experiencia em programação, porém a transferência de ensino com a tecnologia de auto Machine Learning permite o desenvolvimento de algoritmos por qualquer pessoa sem experiencia em programação. Esse estudo mostra um modelo com valores preditos próximos ao que ocorreram em janeiro de 2020. Fatores que podem ter influenciados no resultado foram feriados e tamanho do banco de dados. Esse é o primeiro estudo que aplicada auto Machine Learning em predição de visitas hospitalares com resultados próximos aos que ocorreram.

Keywords: Aprendizado de máquina; Serviço hospitalar de emergência; Traumatismos oculares; Modelos estatísticos; Algoritmos

Abstract

Objetivo: Relatar um experimento projetado para determinar alterações anatômicas em córneas porcinas após a colocação de um novo implante depolímero na córnea.
Métodos: Foi utilizado olho de porco ex vivo. Um novo agente modelador biocompatível, de colágeno tipo 1, com 6mm de diâmetro foi moldado com excimer laser em sua face posterior, para criar três formatos planocôncavos. Os implantes foram inseridos dentro de um bolsão, dissecado manualmente, a 200 micrômetros (µm). Foram definidos três grupos de tratamento: grupo A (n=3), teve a profundidade máxima de ablação de70 µm; o grupo B (n=3), profundidade máxima de ablação de 64 µm; e o grupo C (n=3), profundidade máxima de ablação de 104 µm, com buraco central. O grupo controle, D (n=3), foi incluído, com a criação do bolsão estromal, porém sem inserir o material. A avaliação desses olhos foi realizada por tomografia de coerência óptica (OCT) e por tomografia corneana.
Resultados: A tomografia corneana mostrou uma tendência para diminuição da ceratometria média em todos os 4 grupos. A tomografia de coerência óptica mostrou córneas com implantes localizados no estroma anterior e aplanamento visível, enquanto as córneas não mudaram qualitativamente o formato no grupo controle.
Conclusões: O novo implante de biomaterial planocôncavo descrito aqui foi capaz de remodelar a córnea em modelo de animal ex vivo, resultando no aplanamento corneano. Novos estudos são necessários usando modelos animais in vivo para confirmar tais achados.

Keywords: Córnea; Cirurgia da córnea a laser; Substância própria; Proteses e implantes; Lasers de excimer; Materiais biocompatíveis; Animais; Suínos