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Estudo usa IA para banho de doentes em leitos hospitalares
Luana Toledo é graduada em Enfermagem pela Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF) e mestra em Saúde Coletiva pela mesma instituição. Sua tese de doutorado em Cuidado em Saúde e Enfermagem, feita na Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG), lhe rendeu, em 2021, o Prêmio CAPES de Tese na área. Já no pós-doutorado, com bolsa da Fundação, pesquisou as possibilidades do uso da inteligência artificial (IA) no banho de doentes em leito hospitalar.
Como foi a sua trajetória acadêmica?
Em 2010, graduei-me em Enfermagem, pela Universidade Federal de Juiz de Fora. Desde a faculdade, sentia uma inquietação sobre o estudo das práticas assistenciais que compõem a essência da enfermagem. Me especializei em Gestão de Serviços de Saúde e conclui o mestrado em Saúde Coletiva, também pela Universidade Federal de Juiz de Fora. Durante a especialização e mestrado, atuei diretamente na assistência, em um município do interior de Minas Gerais. Neste momento, pude perceber, de forma concreta, a importância das intervenções de enfermagem para os pacientes. Iniciei na carreira docente, como professora do ensino profissionalizante, ministrando aulas para o curso de técnicos de enfermagem. Em 2015, fui aprovada em um concurso público para professora do ensino superior, na Universidade Federal de Viçosa e pude me dedicar integralmente à carreira acadêmica.
O que a motivou a pesquisar o banho no leito hospitalar?
A partir da experiência profissional e análise do cotidiano da UTI, percebi que o banho no leito é uma dessas práticas realizadas de forma rotineira pela equipe de enfermagem que, muitas vezes, tem a sua técnica operacional ignorada, bem como os seus riscos. A falsa ilusão de que o ato de banhar é simples e não exige conhecimento científico, faz com que os riscos inerentes ao banho no leito sejam negligenciados pelos profissionais. Em 2017, ao ingressar no doutorado pela Universidade Federal de Minas Gerais, busquei aprofundar meus conhecimentos sobre a problemática. Ao avaliar a literatura científica, deparei-me com propostas alternativas ao banho no leito tradicional, denominadas de bag-bath, banho a seco ou banho descartável. Diante dessas considerações e em face do escasso conhecimento sobre os melhores cuidados de enfermagem na realização do banho no leito, propôs-se a realização da tese intitulada Efeitos do banho no leito a seco e tradicional sobre as alterações oxi-hemodinâmicas: ensaio clínico randomizado cruzado. A partir dele, o método alternativo de banho (banho a seco) passou a ser conhecido por profissionais que, até então, desconheciam essa tecnologia assistencial e o rigor técnico-científico para a execução do banho no leito. Independentemente do método utilizado, ele foi colocado como prioridade nos treinamentos da equipe de enfermagem, em uma parceria das instituições assistenciais e educacionais. Durante o pós-doutorado mantive o banho no leito como objeto de pesquisa, no entanto, sob uma nova ótica, incluindo a análise da inteligência artificial para otimizar o processo de trabalho dos enfermeiros durante a realização dessa importante intervenção.
De que forma inteligência artificial é usada em seu trabalho?
Propus a construção de uma ferramenta assistencial e gerencial online, gratuita, capaz de predizer o tempo de execução do banho no leito em pacientes críticos a partir da análise de algoritmos de inteligência artificial. Essa ferramenta busca apoiar a equipe de enfermagem no planejamento e execução de uma importante intervenção (o banho no leito) que está associada a riscos para os pacientes e à sobrecarga de trabalho da equipe. Nesse contexto, para a realização da pesquisa metodológica, utilizou-se os dados obtidos durante o doutorado, contendo o tempo de execução de cada banho no leito, bem como as variáveis sociodemográficas e clínicas dos pacientes submetidos a essa intervenção. A partir dessas variáveis, foi organizado um banco de dados e construído e avaliado a performance preditiva de diferentes algoritmos de IA para estimar o tempo de execução do banho no leito em pacientes críticos. Foram construídos algoritmos de redes neurais perceptron multicamadas e função de base radial, árvore de decisão e random forests.
De que forma a sua pesquisa pode contribuir para a sociedade?
A pesquisa resultará na produção de uma tecnologia digital baseada nos modelos de IA para apoiar a equipe de enfermagem no planejamento e execução de uma importante intervenção. Acredita-se que uma ferramenta gerencial acurada possa ser útil para instrumentalizar os profissionais de enfermagem no planejamento e execução da assistência, de forma a auxiliar a tomada de decisão sobre realizar ou não o banho no leito e no dimensionamento de recursos humanos, a fim de promover uma divisão de trabalho mais equânime.
De que forma a bolsa da CAPES contribui para sua formação?
Ter sido contemplada com o Prêmio CAPES de Tese, e com o financiamento da bolsa de pós-doutorado, me possibilitou maior investimento na aquisição de conhecimento e compra de materiais básicos para o desenvolvimento da pesquisa.
A Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) é um órgão vinculado ao Ministério da Educação (MEC).
(Brasília – Redação CGCOM/CAPES)
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