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1.
Rev. biol. trop ; 71(1)dic. 2023.
Artigo em Espanhol | SaludCR, LILACS | ID: biblio-1514965

RESUMO

Introducción: La gran diversidad de especies maderables tropicales demanda el desarrollo de nuevas tecnologías de identificación con base en sus patrones o características anatómicas. La aplicación de redes neuronales convolucionales (CNN) para el reconocimiento de especies maderables tropicales se ha incrementado en los últimos años por sus resultados prometedores. Objetivo: Evaluamos la calidad de las imágenes macroscópicas con tres herramientas de corte para mejorar la visualización y distinción de las características anatómicas en el entrenamiento del modelo CNN. Métodos: Recolectamos las muestras entre el 2020 y 2021 en áreas de explotación forestal y aserraderos de Selva Central, Perú. Luego, las dimensionamos y, previo a la identificación botánica y anatómica, las cortamos en secciones transversales. Generamos una base de datos de imágenes macroscópicas de la sección transversal de la madera, a través del corte, con tres herramientas para ver su rendimiento en el laboratorio, campo y puesto de control. Resultados: Usamos tres herramientas de corte para obtener una alta calidad de imágenes transversales de la madera; obtuvimos 3 750 imágenes macroscópicas con un microscopio portátil que corresponden a 25 especies maderables. El cuchillo ''Tramontina'' es duradero, pero pierde el filo con facilidad y se necesita una herramienta para afilar, el cúter retráctil ''Pretul'' es adecuado para madera suave y dura en muestras pequeñas de laboratorio; el cuchillo ''Ubermann'' es apropiado para el campo, laboratorio y puesto de control, porque tiene una envoltura duradera y láminas intercambiables en caso de pérdida de filo. Conclusiones: La calidad de las imágenes es decisiva en la clasificación de especies maderables, porque permite una mejor visualización y distinción de las características anatómicas en el entrenamiento con los modelos de red neuronal convolucional EfficientNet B0 y Custom Vision, lo cual se evidenció en las métricas de precisión.


Introduction: The great diversity of tropical timber species demands the development of new technologies capable of identifying them based on their patterns or anatomical characteristics. The application of convolutional neural networks (CNN) for the recognition of tropical timber species has increased in recent years due to the promising results of CNNs. Objective: To evaluate the quality of macroscopic images with three cutting tools to improve the visualization and distinction of anatomical features in the CNN model training. Methods: Samples were collected from 2020 to 2021 in areas of logging and sawmills in the Central Jungle, Peru. They were later sized and, after botanical and anatomical identification, cut in cross sections. A database of macroscopic images of the cross-section of wood was generated through cutting with three different tools and observing its performance in the laboratory, field, and checkpoint. Results: Using three cutting tools, we obtained high quality images of the cross section of wood; 3 750 macroscopic images were obtained with a portable microscope and correspond to 25 timber species. We found the ''Tramontina'' knife to be durable, however, it loses its edge easily and requires a sharpening tool, the ''Pretul'' retractable cutter is suitable for cutting soft and hard wood in small laboratory samples and finally the ''Ubermann'' knife is suitable for use in the field, laboratory, and checkpoint, because it has a durable sheath and interchangeable blades in case of dullness. Conclusion: The quality of the images is decisive in the classification of timber species, because it allows a better visualization and distinction of the anatomical characteristics in training with the EfficientNet B0 and Custom Vision convolutional neural network models, which was evidenced in the precision metrics.


Assuntos
Madeira/análise , Microscopia Eletrônica , Ecossistema Tropical , Peru , Aprendizado de Máquina
2.
Int. j. morphol ; 41(4): 1267-1272, ago. 2023. ilus, tab
Artigo em Inglês | LILACS | ID: biblio-1514354

RESUMO

SUMMARY: In the study, it was aimed to predict sex from hand measurements using machine learning algorithms (MLA). Measurements were made on MR images of 60 men and 60 women. Determined parameters; hand length (HL), palm length (PL), hand width (HW), wrist width (EBG), metacarpal I length (MIL), metacarpal I width (MIW), metacarpal II length (MIIL), metacarpal II width (MIIW), metacarpal III length (MIIL), metacarpal III width (MIIIW), metacarpal IV length (MIVL), metacarpal IV width (MIVW), metacarpal V length (MVL), metacarpal V width (MVW), phalanx I length (PILL), measured as phalanx II length (PIIL), phalanx III length (PIIL), phalanx IV length (PIVL), phalanx V length (PVL). In addition, the hand index (HI) was calculated. Logistic Regression (LR), Random Forest (RF), Linear Discriminant Analysis (LDA), K-nearest neighbour (KNN) and Naive Bayes (NB) were used as MLAs. In the study, the KNN algorithm's Accuracy, SEN, F1 and Specificity ratios were determined as 88 %. In this study using MLA, it is understood that the highest accuracy belongs to the KNN algorithm. Except for the hand's MIIW, MIIIW, MIVW, MVW, HI variables, other variables were statistically significant in terms of sex difference.


En el estudio, el objetivo era predecir el sexo a partir de mediciones manuales utilizando algoritmos de aprendizaje automático (MLA). Las mediciones se realizaron en imágenes de RM de 60 hombres y 60 mujeres. Parámetros determinados; longitud de la mano (HL), longitud de la palma (PL), ancho de la mano (HW), ancho de la muñeca (EBG), longitud del metacarpiano I (MIL), ancho del metacarpiano I (MIW), longitud del metacarpiano II (MIIL), ancho del metacarpiano II (MIIW), longitud del metacarpiano III (MIIL), ancho del metacarpiano III (MIIIW), longitud del metacarpiano IV (MIVL), ancho del metacarpiano IV (MIVW), longitud del metacarpiano V (MVL), ancho del metacarpiano V (MVW), longitud de la falange I (PILL), medido como longitud de la falange II (PIIL), longitud de la falange III (PIIL), longitud de la falange IV (PIVL), longitud de la falange V (PVL). Además, se calculó el índice de la mano (HI). Regresión logística (LR), Random Forest (RF), Análisis discriminante lineal (LDA), K-vecino más cercano (KNN) y Naive Bayes (NB) se utilizaron como MLA. En el estudio, las proporciones de precisión, SEN, F1 y especificidad del algoritmo KNN se determinaron en un 88 %. En este estudio que utiliza MLA, se entiende que la mayor precisión pertenece al algoritmo KNN. Excepto por las variables MIIW, MIIIW, MIVW, MVW, HI de la mano, otras variables fueron estadísticamente significativas en términos de diferencia de sexo.


Assuntos
Humanos , Masculino , Feminino , Ossos do Carpo/diagnóstico por imagem , Falanges dos Dedos da Mão/diagnóstico por imagem , Ossos Metacarpais/diagnóstico por imagem , Determinação do Sexo pelo Esqueleto/métodos , Algoritmos , Imageamento por Ressonância Magnética , Ossos do Carpo/anatomia & histologia , Análise Discriminante , Modelos Logísticos , Falanges dos Dedos da Mão/anatomia & histologia , Ossos Metacarpais/anatomia & histologia , Aprendizado de Máquina , Algoritmo Florestas Aleatórias
3.
Actual. SIDA. infectol ; 31(112): 77-90, 20230000. fig
Artigo em Espanhol | LILACS, BINACIS | ID: biblio-1451874

RESUMO

Estamos asistiendo a una verdadera revolución tecnológi-ca en el campo de la salud. Los procesos basados en la aplicación de la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (AA) están llegando progresivamente a todas las áreas disciplinares, y su aplicación en el campo de las enfermedades infecciosas es ya vertiginoso, acelerado por la pandemia de COVID-19.Hoy disponemos de herramientas que no solamente pue-den asistir o llevar adelante el proceso de toma de deci-siones basadas en guías o algoritmos, sino que también pueden modificar su desempeño a partir de los procesos previamente realizados. Desde la optimización en la identificación de microorganis-mos resistentes, la selección de candidatos a participar en ensayos clínicos, la búsqueda de nuevos agentes terapéu-ticos antimicrobianos, el desarrollo de nuevas vacunas, la predicción de futuras epidemias y pandemias, y el segui-miento clínico de pacientes con enfermedades infecciosas hasta la asignación de recursos en el curso de manejo de un brote son actividades que hoy ya pueden valerse de la inteligencia artificial para obtener un mejor resultado. El desarrollo de la IA tiene un potencial de aplicación expo-nencial y sin dudas será uno de los determinantes principa-les que moldearán la actividad médica del futuro cercano.Sin embargo, la maduración de esta tecnología, necesaria para su inserción definitiva en las actividades cotidianas del cuidado de la salud, requiere la definición de paráme-tros de referencia, sistemas de validación y lineamientos regulatorios que todavía no existen o son aún solo inci-pientes


We are in the midst of a true technological revolution in healthcare. Processes based upon artificial intelligence and machine learning are progressively touching all disciplinary areas, and its implementation in the field of infectious diseases is astonishing, accelerated by the COVID-19 pandemic. Today we have tools that can not only assist or carry on decision-making processes based upon guidelines or algorithms, but also modify its performance from the previously completed tasks. From optimization of the identification of resistant pathogens, selection of candidates for participating in clinical trials, the search of new antimicrobial therapeutic agents, the development of new vaccines, the prediction of future epidemics and pandemics, the clinical follow up of patients suffering infectious diseases up to the resource allocation in the management of an outbreak, are all current activities that can apply artificial intelligence in order to improve their final outcomes.This development has an exponential possibility of application, and is undoubtedly one of the main determinants that will shape medical activity in the future.Notwithstanding the maturation of this technology that is required for its definitive insertion in day-to-day healthcare activities, should be accompanied by definition of reference parameters, validation systems and regulatory guidelines that do not exist yet or are still in its initial stages


Assuntos
Humanos , Masculino , Feminino , Inteligência Artificial/tendências , Doenças Transmissíveis , Estudos de Validação como Assunto , Aprendizado de Máquina/tendências
4.
Int. j. morphol ; 41(3): 749-757, jun. 2023. ilus, tab
Artigo em Inglês | LILACS | ID: biblio-1514300

RESUMO

SUMMARY: The study purposed to examine the morphometry and morphology of crista galli in cone beam computed tomography (CBCT) and apply a new analysis, supervised Machine Learning techniques to find the answers to research questions "Can sex be determined with crista galli morphometric measurements?" or "How effective are the crista galli morphometric measurements in determining sex?". Crista galli dimensions including anteroposterior, superoinferior, and laterolateral were measured and carried out on 200 healthy adult subjects (98 females; 102 males) aged between 18-79 years. Also, crista galli was classified with two methods called morphological types and Keros classification. In this study, the Chi-square test, Student's t-test, and Oneway ANOVA were performed. Additionally, Machine Learning techniques were applied. The means of the CGH, CGW, and CGL were found as 14.96 mm; 3.96 mm, and 12.76 mm in males, respectively. The same values were as 13.54 mm; 3.51 mm and 11.59±1.61 mm in females, respectively. The CG morphometric measurements of males were higher than those of females. There was a significant difference between sexes in terms of morphological classification type. Also, when the sex assignment of JRip was analyzed, out of 102 male instances 62 of them were correctly predicted, and for 98 female instances, 70 of them were correctly predicted according to their CG measurements. The JRip found the following classification rule for the given dataset: "if CGH<=14.4 then sex is female, otherwise sex is male". The accuracy of this rule is not high, but it gives an idea about the relationship between CG measurements and sex. Although the issue that CG morphometric measurements can be used in sex determination is still controversial, it was concluded in the analysis that CG morphometric measurements can be used in sex determination. Also, Machine Learning Techniques give an idea about the relationship between CG measurements and sex.


En el estudio se propuso examinar la morfometría y la morfología de la crista galli del hueso etmoides usando tomografía computarizada de haz cónico (CBCT) y aplicar un nuevo análisis, técnicas de aprendizaje automático supervisado para encontrar las respuestas a las preguntas de investigación "¿Se puede determinar el sexo con mediciones morfométricas de la crista galli?" o "¿Qué tan efectivas son las medidas morfométricas de la crista galli para determinar el sexo?". Las dimensiones de la crista galli, incluidas los diámetros anteroposterior, superoinferior y laterolateral, se midieron y realizaron en 200 sujetos adultos sanos (98 mujeres; 102 hombres) con edades comprendidas entre los 18 y los 79 años. La crista galli se clasificó con dos métodos llamados tipos morfológicos y clasificación de Keros. En este estudio, se realizaron la prueba de Chicuadrado, la prueba t de Student y ANOVA de una vía. Adicionalmente, se aplicaron técnicas de Machine Learning. Las medias de CGH, CGW y CGL se encontraron en 14,96 mm; 3,96 mm y 12,76 mm en hombres, respectivamente. Los mismos valores fueron 13,54 mm; 3,51 mm y 11,59 ± 1,61 mm en mujeres, respectivamente. Las medidas morfométricas del CG de los hombress fueron más altas que las de las mujeres. Hubo una diferencia significativa entre sexos en cuanto al tipo de clasificación morfológica. Además, cuando se analizó la asignación de sexo de JRip, de 102 instancias masculinas, 62 de ellas se predijeron correctamente, y de 98 instancias femeninas, 70 de ellas se predijeron correctamente de acuerdo con las mediciones de CG. El JRip encontró la siguiente regla de clasificación para el conjunto de datos dado: "si CGH<=14.4, por tanto el sexo es femenino, de lo contrario, el sexo es masculino". La precisión de esta regla no es alta, pero da una idea de la relación entre las medidas del CG y el sexo. Aunque la pregunta si las medidas morfométricas CG se pueden usar en la determinación del sexo sigue aún siendo controvertida. Se concluyó en el análisis que las medidas morfométricas CG se pueden usar en la determinación del sexo. Además, las técnicas de aprendizaje automático dan una idea de la relación entre las medidas de CG y el sexo.


Assuntos
Humanos , Masculino , Feminino , Adulto , Pessoa de Meia-Idade , Idoso , Adulto Jovem , Osso Esfenoide/diagnóstico por imagem , Osso Etmoide/diagnóstico por imagem , Determinação do Sexo pelo Esqueleto , Osso Frontal/diagnóstico por imagem , Osso Esfenoide/anatomia & histologia , Osso Etmoide/anatomia & histologia , Tomografia Computadorizada de Feixe Cônico , Aprendizado de Máquina , Osso Frontal/anatomia & histologia
5.
Braz. J. Pharm. Sci. (Online) ; 59: e23146, 2023. tab, graf
Artigo em Inglês | LILACS | ID: biblio-1505838

RESUMO

Abstract The article explores the significance of biomarkers in clinical research and the advantages of utilizing artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) in the discovery process. Biomarkers provide a more comprehensive understanding of disease progression and response to therapy compared to traditional indicators. AI and ML offer a new approach to biomarker discovery, leveraging large amounts of data to identify patterns and optimize existing biomarkers. Additionally, the article touches on the emergence of digital biomarkers, which use technology to assess an individual's physiological and behavioural states, and the importance of properly processing omics and multi-omics data for efficient handling by computer systems. However, the article acknowledges the challenges posed by AI/ML in the identification of biomarkers, including potential biases in the data and the need for diversity in data representation. To address these challenges, the article suggests the importance of regulation and diversity in the development of AI/ML algorithms.


Assuntos
Inteligência Artificial/classificação , Biomarcadores/análise , Aprendizado de Máquina/classificação , Algoritmos , Multiômica/instrumentação
7.
Clin. biomed. res ; 43(1): 75-82, 2023.
Artigo em Português | LILACS | ID: biblio-1435975

RESUMO

A crescente digitalização e aplicação de inteligência artificial (IA) em problemas complexos do mundo real, tem potencial de melhorar os serviços de saúde, inclusive da atuação dos farmacêuticos no processo do cuidado. O objetivo deste estudo foi identificar na literatura científica, estudos que testam algoritmos de aprendizado de máquina (Machine Learning ­ ML) aplicados as atividades de farmacêuticos clínicos no cuidado ao paciente. Trata-se de uma revisão integrativa, realizada nas bases de dados, Pubmed, Portal BVS, Cochrane Library e Embase. Artigos originais, relacionados ao objetivo proposto, disponíveis e publicados antes de 31 de dezembro de 2021, foram incluídos, sem limitações de idioma. Foram encontrados 831 artigos, sendo 5 incluídos relacionados as atividades inseridas nos serviços de revisão da farmacoterapia (3) e monitorização terapêutica (2). Foram utilizadas técnicas supervisionadas (3) e não supervisionadas (2) de ML, com variedade de algoritmos testados, sendo todos os estudos publicados recentemente (2019-2021). Conclui-se que a aplicação da IA na farmácia clínica, ainda é discreta, sinalizando os desafios da era digital.


The growing application of artificial intelligence (AI) in complex real-world problems has shown an enormous potential to improve health services, including the role of pharmacists in the care process. Thus, the objective of this study was to identify, in the scientific literature, studies that addressed the use of machine learning (ML) algorithms applied to the activities of clinical pharmacists in patient care. This is an integrative review, conducted in the databases Pubmed, VHL Regional Portal, Cochrane Library and Embase. Original articles, related to the proposed topic, which were available and published before December 31, 2021, were included, without language limitations. There were 831 articles retrieved 5 of which were related to activities included in the pharmacotherapy review services (3) and therapeutic monitoring (2). Supervised (3) and unsupervised (2) ML techniques were used, with a variety of algorithms tested, with all studies published recently (2019­2021). It is concluded that the application of AI in clinical pharmacy is still discreet, signaling the challenges of the digital age.


Assuntos
Assistência Farmacêutica/organização & administração , Inteligência Artificial/tendências , Aprendizado de Máquina/tendências
8.
São Paulo; s.n; 2023. 107 p.
Tese em Português | LILACS | ID: biblio-1451476

RESUMO

Utilizando dados do Programa Nacional de Melhoria do Acesso e da Qualidade da Atenção Básica (PMAQ) observamos, com uma análise descritiva, que a oferta de Práticas Integrativas e Complementares (PICs) na Atenção Básica do Sistema Único de Saúde, pelas Equipes de Saúde da Família (eSF) cresceu continuamente entre 2012 e 2018, período marcado por crise econômica e política. Por outro lado, o crescimento da oferta de PICs não foi uniforme entre as regiões do país, sendo menor nas regiões Centro-Oeste e Norte. Observamos que a oferta de PICs está associada à região, ao porte municipal e ao IDH municipal. Observamos também que a oferta de PICs é maior quando há Núcleo de Apoio à Saúde da Família estruturado no município, quando as eSF participam do Programa Academia da Saúde e quando o gestor da saúde não é formado em medicina. Receber apoio do gestor municipal de saúde, receber ações de educação permanente e realizar planejamento das suas ações também está associado à oferta de PICs pelas eSF. Além disso, utilizando uma estrutura de análise causal baseada no uso de gráficos acíclicos direcionados e análise de sensibilidade, concluímos que a formação do gestor influencia diretamente a oferta de PICs, privilegiando gestores formados em odontologia e psicologia. Utilizando uma abordagem de aprendizagem de máquina, identificamos modelos capazes de prever a oferta de PICs (área sob a curva ROC variando entre 0,70 e 0,88) pelas eSF. Estes modelos mostraram que, dentre outras características, o tamanho populacional, o IDH municipal e a distribuição de renda são relevantes em prever a expansão da oferta de PICs.


Using data from the National Program for Improving Access and Quality of Primary Care (PMAQ), we observed, through descriptive analysis, that the provision of Integrative and Complementary Practices (ICPs) in the Basic Care of the Unified Health System, by Family Health Teams (FHTs), grew continuously between 2012 and 2018, a period marked by economic and political crisis. On the other hand, the growth in the provision of ICPs was not uniform across the country's regions, being lower in the Central-West and Northern regions. We observed that the provision of ICPs is associated with the region, municipal size, and municipal Human Development Index (HDI). We also noted that the provision of ICPs is higher when there is a structured Family Health Support Center in the municipality, when FHTs participate in the Health Academy Program, and when the health manager is not a medical professional. Receiving support from the municipal health manager, undergoing continuous education actions, and planning their actions are also associated with the provision of ICPs by FHTs. Additionally, using a causal analysis framework based on directed acyclic graphs and sensitivity analysis, we concluded that the managers education directly influences ICP provision, favoring managers with backgrounds in dentistry and psychology. Using a machine learning approach, we identified models capable of predicting the provision of ICPs (area under the ROC curve ranging between 0.70 and 0.88) by FHTs. These models showed that, among other characteristics, population size, municipal HDI, and income distribution are relevant in predicting the expansion of ICP provision.


Assuntos
Terapias Complementares , Causalidade , Aprendizado de Máquina , Ciência de Dados , Acesso aos Serviços de Saúde
9.
São Paulo; s.n; 2023. 101 p.
Tese em Português | LILACS | ID: biblio-1527305

RESUMO

A utilização de algoritmos de inteligência artificial tem crescido rapidamente nos últimos anos, aumentando o seu potencial de aplicação em saúde pública. Algoritmos de machine learning (ML) são capazes de auxiliar na predição de desfechos complexos e na tornada de decisões por parte dos profissionais da área. da. saúde. Esta tese tem como objetivo analisar a capacidade de generalização dos algoritmos na área da saúde e aplicar modelos de ML para predições utilizando dados tabulares frequentemente coletados nos sistemas de saúde. A tese será defendida sob a forma de três artigos científicos. O primeiro artigo realizou uma revisão sistemática da literatura sobre a capacidade de generalização de modelos de ML em saúde. Os resultados indicaram que, apesar de ainda limitada, a literatura sobre generalização em saúde está crescendo nos últimos anos em parte como uma demanda das próprias revistas científicas. O segundo artigo desenvolveu e avaliou a performance da validação externa de um algoritmo de ML no contexto da predição de risco de mortalidade neonatal. O modelo foi desenvolvido utilizando Extreme Gradient Boosting (XGB) em dados de São Paulo de 2012 a 2015, incluindo 807.932 nascidos vivos e 5.518 óbitos neonatais. Foi realizada a validação externa do algoritmo em 1.161 municípios brasileiros, incluindo todas as capitais de estado para o ano ele 2016, totalizando 2.848.052 nascidos vivos e 23.948 óbitos neonatais. Os resultados mostraram que os municípios que ofertam estruturas de maior complexidade obtiveram uma performance similar ou mesmo superior ao modelo base desenvolvido com dados do município de São Paulo. No terceiro e último artigo desta tese, foi realizada uma análise da aplicação da técnica de generalização conhecida como transfer learning nos dados da Rede IACOV-BR para predizer óbito entre pacientes internados por Covid-19 usando dados de prontuário de 16.236 pacientes de 18 hospitais brasileiros coletados no primeiro trimestre de 2020 durante o início da pandemia de Covid-19 no Brasil. A abordagem desse artigo propôs uma comparação entre uma nova solução capaz de predizer o progresso clínico dos pacientes com Covid- 19 versus a abordagem já aplicada para predições tabulares em saúde. Os resultados indicam que apesar de promissora, a técnica de transfer learning convencional não se mostrou superior aos resultados de performance obtidos localmente com os algoritmos de boosting utilizados para dados tabulares. Os resultados desta tese apontam para a importância da generalização dos algoritmos de i\IL em saúde, ao mesmo tempo que os desafios técnicos ainda persistem em relação à manutenção da performance preditiva nas diferentes localidades.


The use of artificial intelligence algorithms has significantly increased in recent years, increasing their potential for application in public health. ML algorithms (ML) can assist in the prediction of complex outcomes and in decision-making by healthcare professionals. This thesis aims to analyze the algorithmic generalization capability in healthcare and apply ML models for the prediction of health outcomes from tabular data frequently collected in healthcare systems. The thesis will be defended as three scientific articles. The first article conducted a systematic literature review on the generalization capability of ML models in healthcare. The results indicated that, although still limited, the literature on generalization in healthcare has been growing in recent years, in part as demand from journals themselves. The second article evaluated the performance of external validation of an ML algorithm in the context of predicting neonatal mortality risk. The model was developed using Extreme Gradient Boosting (XGB) on São Paulo data from 2012 to 2015, including 807,932 live births and 5,518 neonatal deaths. External validation of the algorithm was performed in 1,161 Brazilian municipalities, including all state capitals in 2016, totaling 2,848,052 live births and 23,948 neonatal deaths. The results showed that municipalities offering more complex structures obtained similar or even superior performance to the base model developed with data from the municipality of São Paulo. In the third and final article of this thesis, an analysis of the application of the generalization technique known as transfer learning was performed on IACOV-BR Network data to predict death from Covid-19 using medical record data from 16,236 patients from 18 Brazilian hospitals collected in the first quarter of 2020 during the early Covid-19 pandemic in Brazil. The results indicate that, although promising, the conventional transfer learning technique did not prove superior to locally obtained performance results with traditional boosting algorithms. The approach of this article proposed a comparison between a new solution for predicting the clinical progress of Covid-19 patients versus the approach already applied for tabular predictions in healthcare. The results of this thesis point to the importance of the generalization of ML algorithms in healthcare, while technical challenges persist regarding the maintenance of predictive performance in different locations.


Assuntos
Algoritmos , Epidemiologia , Tomada de Decisões , Aprendizado de Máquina , Previsões
10.
São Paulo; s.n; 2023. 100 p.
Tese em Português | LILACS | ID: biblio-1519477

RESUMO

As doenças crônicas não transmissíveis (DCNT) representam um desafio significativo para a saúde global, exercendo impacto substancial nos sistemas de saúde em todo o mundo e demandando ações de vigilância e gestão. Nos últimos anos, a utilização de algoritmos de Machine Learning (ML) tem se mostrado uma abordagem promissora para aprimorar ao cuidado e a gestão de saúde. Nesse sentido, esta tese buscou desenvolver algoritmos de ML que contribuam para a vigilância, prevenção e tratamento de DCNT, com o objetivo de colaborar com a saúde pública através de dados e inteligência artificial (IA). Para isso, foram desenvolvidos, em parceria com a Secretaria de Estado da Saúde de São Paulo, quatro manuscritos com distintas aplicações, que compõem a coletânea de artigos desta tese. No primeiro artigo, foi desenvolvida uma revisão sistemática da literatura para explorar o uso de algoritmos de ML na predição da hipertensão arterial. Vinte e um artigos publicados entre janeiro de 2018 e maio de 2021 foram analisados, demonstrando o potencial dos algoritmos de ML para predizer a hipertensão e aprimorar as decisões clínicas preventivas, ainda que alguns dos trabalhos avaliados tenham apresentado problemas de seleção de variáveis e adoção de boas práticas preditivas. O segundo artigo concentrou-se na predição do risco de mortalidade em pacientes com neoplasias malignas no estado de São Paulo. Utilizando dados longitudinais, algoritmos de ML foram testados, alcançando altos valores de Área sob a curva ROC (AUC-ROC) para diferentes tipos de câncer (acima de 0,90). Os resultados apontaram para o potencial para predizer o risco de óbito em pacientes com câncer no estado de São Paulo. O terceiro artigo explorou o uso de algoritmos de ML não supervisionados para a regionalização dos municípios do estado de São Paulo com base nos perfis de morbimortalidade por DCNT. Por meio do agrupamento dos 645 municípios, o estudo identificou áreas contíguas com morbidades e mortalidades semelhantes. Esta abordagem demonstrou o potencial da utilização de ML no fornecimento de informações para o planejamento e a gestão dos sistemas de saúde. Por fim, no quarto artigo buscou-se desenvolver algoritmos de ML para a avaliação da performance da gestão de saúde crônica nos municípios do estado de São Paulo. Para isso, foram calculados os valores esperados de mortalidade prematura ajustada pela idade para cada um dos municípios no período de 2010 a 2019, a partir de um algoritmo de ML. Esses valores esperados, quando comparados com o observado nesses municípios, apontaram para a presença de casos de overachievers ou underachievers, que podem direcionar políticas de saúde e a atenção a nível estadual. As pesquisas apresentadas nesses artigos têm o potencial de contribuir para o avanço das aplicações de ML no campo da saúde pública, abrindo caminhos para estratégias mais eficazes no enfrentamento das DCNT e na promoção de saúde da população.


Chronic non-communicable diseases (NCD) pose a significant challenge for global health, exerting a substantial impact on health systems worldwide, requiring surveillance and management actions. In recent years, the use of machine learning (ML) algorithms has shown promise to improve health care and management. In this sense, this thesis sought to develop ML algorithms that contribute to the surveillance, prevention, and treatment of NCD, with the aim of collaborating with public health through data and artificial intelligence (AI). To this end, four manuscripts with different applications were developed, in partnership with the São Paulo State Department of Health, which make up the collection of articles for this thesis. In the first article, a systematic literature review was developed to explore the use of ML algorithms in the prediction of arterial hypertension. Twenty-one articles published between January 2018 and May 2021 were analyzed, demonstrating the potential of ML algorithms to predict hypertension and improve preventive clinical decisions, although some of the studies evaluated presented problems of variable selection and adoption of good predictive practices. The second article was focused on predicting the risk of mortality in patients with malignant neoplasms in the state of São Paulo, Brazil. Using longitudinal data, several ML algorithms were tested, achieving high values of Area Under the ROC Curve (AUC-ROC) for different types of cancer (above 0.90). The results highlighted the potential to predict the risk of death in cancer patients in the state of São Paulo. The third article explored the use of unsupervised ML algorithms for the regionalization of municipalities in the state of São Paulo based on morbidity and mortality profiles due to NCD. By grouping the 645 municipalities, the study identified contiguous areas with similar morbidities and mortality. This approach demonstrated the potential of using ML in providing information for the planning and management of health systems. Finally, the fourth article sought to develop ML algorithms to support the evaluation of the performance of chronic health management in the municipalities of the state of São Paulo. To this end, we calculated expected values of age-adjusted premature mortality for each of the municipalities in the period from 2010 to 2019, from a ML algorithm. These expected values, when compared with those observed in these municipalities, indicate cases of overachievers or underachievers, which can guide the direction of health policies and care at the state level. The research presented in these articles contributes to the advancement of ML applications in the field of public health, opening paths for more effective strategies in coping with NCD and in promoting the health of the population.


Assuntos
Inteligência Artificial , Mortalidade , Gestão em Saúde , Vigilância em Saúde Pública , Aprendizado de Máquina , Doenças não Transmissíveis
11.
Braz. J. Pharm. Sci. (Online) ; 59: e22373, 2023. tab, graf
Artigo em Inglês | LILACS | ID: biblio-1439538

RESUMO

Abstract Quantitative Structure-Activity Relationship (QSAR) is a computer-aided technology in the field of medicinal chemistry that seeks to clarify the relationships between molecular structures and their biological activities. Such technologies allow for the acceleration of the development of new compounds by reducing the costs of drug design. This work presents 3D-QSARpy, a flexible, user-friendly and robust tool, freely available without registration, to support the generation of QSAR 3D models in an automated way. The user only needs to provide aligned molecular structures and the respective dependent variable. The current version was developed using Python with packages such as scikit-learn and includes various techniques of machine learning for regression. The diverse techniques employed by the tool is a differential compared to known methodologies, such as CoMFA and CoMSIA, because it expands the search space of possible solutions, and in this way increases the chances of obtaining relevant models. Additionally, approaches for select variables (dimension reduction) were implemented in the tool. To evaluate its potentials, experiments were carried out to compare results obtained from the proposed 3D-QSARpy tool with the results from already published works. The results demonstrated that 3D-QSARpy is extremely useful in the field due to its expressive results.


Assuntos
Desenho de Fármacos , Relação Quantitativa Estrutura-Atividade , Aprendizado de Máquina/classificação , Custos e Análise de Custo/classificação , Necessidades e Demandas de Serviços de Saúde/classificação
12.
MedUNAB ; 25(3): [353-358], 01-12-2022.
Artigo em Inglês | LILACS | ID: biblio-1437240

RESUMO

La era de la cirugía digital se caracteriza por la implementación de nuevas tecnologías que tienen el potencial de mejorar la planeación prequirúrgica, incrementar la disponibilidad de alternativas terapéuticas, mejorar el entrenamiento quirúrgico en aprendices, optimizar los resultados postoperatorios de los pacientes y, a su vez, reducir posibles eventos adversos (1). A pesar de que la incorporación de estas tecnologías tiene como premisa principal mejorar los resultados clínicos de los pacientes, el uso de estos avances se ha visto acelerado por intereses comerciales y por las oportunidades que tienen las grandes compañías de generar ganancias a nivel mundial (2). Entre las tecnologías que en la actualidad están teniendo un impacto directo en el campo quirúrgico se resaltan la inteligencia artificial (IA), la realidad aumentada (RA) y el aprendizaje automatizado (AA), sin dejar de lado la disponibilidad de dispositivos robóticos de uso cotidiano (3). A pesar de que la cirugía digital cada vez gana más popularidad en la práctica clínica, en la actualidad aún existe una falta de conocimiento de esta, de sus beneficios y de las potenciales barreras para su adopción.


The era of digital surgery is characterized by the implementation of new technologies that have the potential to improve preoperative planning, increase the availability of therapeutic alternatives, improve surgical training in apprentices, optimize postoperative results for patients, and reduce possible adverse events (1). Although the incorporation of these technologies has the main premise of improving patients' clinical outcomes, the use of these advances has been accelerated by commercial interests and the opportunities that large companies have to generate profits worldwide (2). The technologies that are currently having a direct impact on the surgical field are artificial intelligence (AI), augmented reality (AR), and machine learning (ML), without forgetting the availability of other robotic devices (3). Although digital surgery is gaining more popularity in the clinical practice, there is still a lack of knowledge about it, its benefits, and potential barriers to its adoption.


A era da cirurgia digital é caracterizada pela implementação de novas tecnologias que têm o potencial de melhorar o planejamento pré-cirúrgico, aumentar a disponibilidade de alternativas terapêuticas, melhorar o treinamento cirúrgico dos aprendizes, otimizar os resultados pós-operatórios dos pacientes e, por sua vez, reduzir possíveis eventos adversos (1). Embora a incorporação dessas tecnologias tenha como principal objetivo melhorar os resultados clínicos dos pacientes, a utilização desses avanços tem sido acelerada por interesses comerciais e pelas oportunidades que grandes empresas têm de gerar lucros em todo o mundo (2). Entre as tecnologias que atualmente têm impacto direto no campo cirúrgico se destacam a inteligência artificial (IA), a realidade aumentada (RA) e o aprendizagem de máquinas (AM), sem deixar de lado a disponibilidade de dispositivos robóticos para uso cotidiano (3). Embora a cirurgia digital esteja ganhando cada vez mais popularidade na prática clínica, atualmente ainda há falta de conhecimento sobre ela, seus benefícios e possíveis barreiras para sua adoção.


Assuntos
Cirurgia Geral , Tecnologia , Inteligência Artificial , Criatividade , Aprendizado de Máquina
13.
Braz. J. Anesth. (Impr.) ; 72(5): 622-628, Sept.-Oct. 2022. tab, graf
Artigo em Inglês | LILACS | ID: biblio-1420585

RESUMO

Abstract Background Both predictions and predictors of difficult laryngoscopy are controversial. Machine learning is an excellent alternative method for predicting difficult laryngoscopy. This study aimed to develop and validate practical predictive models for difficult laryngoscopy through machine learning. Methods Variables for the prediction of difficult laryngoscopy included age, Mallampati grade, body mass index, sternomental distance, and neck circumference. Difficult laryngoscopy was defined as grade 3 and 4 by the Cormack-Lehane classification. Pre-anesthesia and anesthesia data of 616 patients who had undergone anesthesia at a single center were included. The dataset was divided into a base training set (n = 492) and a base test set (n = 124), with equal distribution of difficult laryngoscopy. Training data sets were trained with six algorithms (multilayer perceptron, logistic regression, supportive vector machine, random forest, extreme gradient boosting, and light gradient boosting machine), and cross-validated. The model with the highest area under the receiver operating characteristic curve (AUROC) was chosen as the final model, which was validated with the test set. Results The results of cross-validation were best using the light gradient boosting machine algorithm with Mallampati score x age and sternomental distance as predictive model parameters. The predicted AUROC for the difficult laryngoscopy class was 0.71 (95% confidence interval, 0.59-0.83; p= 0.014), and the recall (sensitivity) was 0.85. Conclusion Predicting difficult laryngoscopy is possible with three parameters. Severe damage resulting from failure to predict difficult laryngoscopy with high recall is small with the reported model. The model's performance can be further enhanced by additional data training.


Assuntos
Humanos , Intubação Intratraqueal/métodos , Laringoscopia/métodos , Estudos Prospectivos , Estudos Retrospectivos , Aprendizado de Máquina
14.
Rev. otorrinolaringol. cir. cabeza cuello ; 82(2): 244-257, jun. 2022. ilus, tab
Artigo em Espanhol | LILACS | ID: biblio-1389845

RESUMO

La inteligencia artificial posee una larga historia, llena de innovaciones que han dado como resultado diferentes recursos diagnósticos de alto rendimiento, que se encuentran disponibles actualmente. En este artículo se presenta una revisión sobre la inteligencia artificial y sus aplicaciones en medicina. El trabajo se centra en la especialidad de otorrinolaringología con el objetivo de informar a la comunidad médica la importancia y las aplicaciones más destacadas en los diferentes procesos diagnósticos dentro de la especialidad. Incluimos una sección para el análisis del estado actual de la inteligencia artificial en otorrinolaringología en Chile, así como los desafíos a enfrentar a futuro para utilizar la inteligencia artificial en la práctica médica diaria.


Artificial intelligence has a long history full of innovations that have resulted in different high-performance diagnostic resources currently available. This work has reviewed the artificial intelligence definition and its applications to medicine. We focused our review on otolaryngology's specialty to inform the medical community of the importance and the most relevant applications in the different diagnostic processes. We include an analysis of the current state of artificial intelligence in otolaryngology in Chile, and the challenges to be faced in the future to use artificial intelligence into daily medical practice.


Assuntos
Humanos , Otolaringologia , Otorrinolaringopatias/diagnóstico , Otorrinolaringopatias/terapia , Inteligência Artificial , Chile , Aprendizado de Máquina , Neoplasias de Cabeça e Pescoço/diagnóstico
15.
J. health inform ; 14(1): 26-34, jan.-mar. 2022. tab
Artigo em Inglês | LILACS | ID: biblio-1370952

RESUMO

Objective: Identify the risk of patients with Chronic Chagas Cardiomyopathy (CCC) to prevent them from having Sudden Cardiac Death (SCD). Methods: We developed an SCD prediction system using a heterogeneous dataset of chagasic patients evaluated in 9 state-of-the-art machine learning algorithms to select the most critical clinical variables and predict SCD in chagasic patients even when the interval between the most recent exams and the SCD event is months or years. Results: 310 patients were analyzed, being 81 (14,7%) suffering from SCD. In the study, Balanced Random Forest showed the best performance, with AUC:80.03 and F1:75.12. Due to their high weights in the machine learning classifiers, we suggest Holter - Non-Sustained Ventricular Tachycardia, Total Ventricular Extrasystoles, Left Ventricular Systolic Diameter, Syncope, and Left Ventricular Diastolic Diameter as essential features to identify SCD. Conclusion: The high-risk pattern of SCD in patients with CCC can be identified and prevented based on clinical and laboratory variables.


Objetivo: Identificar o risco de pacientes com Cardiomiopatia Chagásica Crônica (CCC) para prevenir a Morte Súbita Cardíaca (MSC). Métodos: Desenvolvemos um sistema de MSC usando um conjunto de dados heterogêneo de pacientes chagásicos avaliados em 9 algoritmos de aprendizado de máquina de última geração para selecionar as variáveis clínicas mais críticas e prever MSC em pacientes chagásicos mesmo quando o intervalo mais recente entre os mais recentes exames e o evento MSC é meses ou anos. Resultados: Foram analisados 310 pacientes, sendo 81 (14,7%) portadores de CCC. No estudo, o algoritmo Balanced Random Forest apresentou o melhor desempenho, com AUC:80,03 e F1:75,12. Devido ao seu alto peso nos classificadores de aprendizado de máquina, sugerimos Holter - Taquicardia Ventricular Não Sustentada, Extrassístoles Ventriculares Totais, Diâmetro Sistólico do Ventrículo Esquerdo, Síncope e Diâmetro Diastólico do Ventrículo Esquerdo como características essenciais para identificar a CCC. Conclusão: O padrão de alto risco de MSC em pacientes com CCC pode ser identificado e prevenido com base em variáveis clínicas e laboratoriais.


Objetivo: Identificar el riesgo de los pacientes con Miocardiopatía Chagásica Crónica (MCC) para evitar que presenten Muerte Cardíaca Súbita (MCS). Métodos: Desarrollamos un sistema MCS utilizando un conjunto de datos heterogéneo de pacientes chagásicos evaluados en 9 algoritmos de aprendizaje automático de última generación para seleccionar las variables clínicas más críticas y predecir MCS en pacientes chagásicos incluso cuando el intervalo más reciente entre los más recientes exámenes y el evento MCS es meses o años. Resultados: Se analizaron 310 pacientes, siendo 81 (14,7%) con MSC. En el estudio, Balanced Random Forest mostró el mejor desempeño, con AUC:80.03 y F1:75.12. Debido a su alto peso en los clasificadores de aprendizaje automático, sugerimos Holter - Taquicardia ventricular no sostenida, Extrasístoles ventriculares totales, Diámetro sistólico del ventrículo izquierdo, Síncope y Diámetro diastólico del ventrículo izquierdo como características esenciales para identificar la MSC. Conclusión: El patrón de alto riesgo de MSC en pacientes con MCC se puede identificar y prevenir con base en variables clínicas y de laboratorio.


Assuntos
Humanos , Masculino , Feminino , Cardiomiopatia Chagásica/complicações , Morte Súbita Cardíaca/prevenção & controle , Aprendizado de Máquina , Algoritmos , Doença Crônica , Probabilidade , Medição de Risco , Eletrocardiografia
16.
Rev. Hosp. Ital. B. Aires (2004) ; 42(1): 56-58, mar. 2022.
Artigo em Espanhol | LILACS, UNISALUD, BINACIS | ID: biblio-1369565

RESUMO

En el artículo anterior se introdujo el tema y se desarrolló cómo es la recolección y análisis de datos, la selección y entrenamiento de modelos de aprendizaje automático supervisados y los métodos de validación interna que permiten corroborar si el modelo arroja resultados similares a los de otros conjuntos de entrenamiento y de prueba. En este artículo continuaremos con la descripción de la evaluación del rendimiento, la selección del modelo más adecuado para identificar la característica que se va a evaluar y la validación externa del modelo. Además, el artículo resume los desafíos existentes en la implementación del Machine Learning desde la investigación al uso clínico. (AU)


In the previous article, we introduced topics such as data collection and analysis, selection and training of supervised machine learning models and methods of internal validation that allow to corroborate whether the model yields similar results to other training and test sets.In this article, we will continue with the description of the performance evaluation, selecting the most appropriate model to identify the characteristic to evaluate and the external validation of the model. In addition, the article summarizes the actual challenges in the implementation of machine learning from research to clinical use. (AU)


Assuntos
Humanos , Modelos Educacionais , Benchmarking/métodos , Aprendizado de Máquina , Tecnologia Biomédica/métodos , Gestão de Ciência, Tecnologia e Inovação em Saúde
17.
Biosci. j. (Online) ; 38: e38024, Jan.-Dec. 2022. ilus, mapas, tab, graf
Artigo em Inglês | LILACS | ID: biblio-1395413

RESUMO

The biophysical characteristics of vegetative canopies, such as biomass, height, and canopy diameter, are of paramount importance for the study of the development and productive behavior of crops. Faced with a scarcity of studies aimed at estimating these parameters, the objective of this study was to evaluate the performance of artificial neural networks (ANNs) applied to Proximal Remote Sensing (PRS) to estimate biophysical characteristics of soybean culture. The data used to train and validate the ANNs came from an experiment composed of 65 plots with 30 x 30 m mesh, its development was carried out in the 2016/2017 crop in the Brazilian agricultural area. The evaluations were carried out at 30, 45, 60, and 75 days after sowing (DAS), monitoring the spatial and temporal variability of the biophysical characteristics of the soybean crop. Vegetation indexes were collected using canopy sensors. The accuracy and precision were determined by the coefficient of determination (R2) and the error of the forecasts by MAPE (Mean Absolute Percentage Error). PRS and ANNs showed high potential for application in agriculture, since they obtained good performance in the estimation of height (R2 = 0.89) and canopy diameter (R2 = 0.96), being fresh biomass (R2 =0.98) and dry biomass (R2 = 0.97) were the best-estimated variables.


Assuntos
Soja/anatomia & histologia , Redes Neurais de Computação , Aprendizado de Máquina
19.
São Paulo; s.n; s.n; 2022. 66 p. graf, ilus.
Tese em Inglês | LILACS | ID: biblio-1397067

RESUMO

Neutrophils are polymorphonuclear leukocytes that play a key role in the organism defense. These cells enroll in a range of actions to ensure pathogen elimination and orchestrate both innate and adaptative immune responses. The main physiological structures of neutrophils are their storage organelles that are essential since the cells activation and participate in all their functions. The storage organelles are divided into 2 types: granules and secretory vesicles. The granules are subdivided into azurophilic, specific and gelatinase. The granules are distinguished by their protein content, and since they play an important role on the neutrophil function, the knowledge of the proteins stored in these organelles can help to better understand these cells. Some proteins are present in high abundance and are used as markers for each storage organelle. These proteins are myeloperoxidase (MPO) for azurophil granules, neutrophil gelatinase associated with lipocalin-2 (NGAL) and lactoferrin (LTF) for specific granules, matrix metalloproteinase-9 (MMP9) for gelatinase granules and alkaline phosphatase (AP) for secretory vesicles. The isolation of neutrophils granules, however, is challenging and the existing procedures rely on large sample volumes, about 400 mL of peripheral blood or 3 x 108 neutrophils, not allowing for multiple biological and technical replicates. Therefore, the aim of this study was to develop a miniaturized neutrophil granules isolation method and to use biochemical assays, mass spectrometry-based proteomics and a machine learning approach to investigate the protein content of the neutrophils storage organelles. With that in mind, 40 mL of the peripheral blood of three apparently healthy volunteers were collected. The neutrophils were isolated, disrupted using nitrogen cavitation and organelles were fractionated with a discontinuous 3-layer Percoll density gradient. The presence of granules markers in each fraction was assessed using western blot , gelatin zymography and enzymatic assays. The isolation was proven successful and allowed for a reasonable separation of all neutrophils storage organelles in a gradient of less than 1 mL, about 37 times smaller than the methodsdescribed in the literature. Moreover, mass spectrometry-based proteomics identified 369 proteins in at least 3 of the 5 samples, and using a machine learning strategy, the localization of 140 proteins was predicted with confidence. Furthermore, this study was the first to investigate the proteome of neutrophil granules using technical and biological replicates, creating a reliable database for further studies. In conclusion, the developed miniaturized method is reproducible, cheaper, and reliable. In addition, it provides a resource for further studies exploring neutrophil granules protein content and mobilization during activation with different stimuli


Neutrófilos são leucócitos polimorfonucleares que possuem papel fundamental na defesa do organismo. Essas células desempenham diversas ações a fim de assegurar a eliminação de um patógeno e, além disso, orquestram a resposta imune inata e adaptativa. O conjunto composto pelos grânulos de armazenamento e as vesículas secretórias compõe a principal estrutura fisiológica dos neutrófilos. Estes componentes são essenciais desde a ativação celular, participando de todas as funcionalidades desta célula. Os grânulos são subdivididos em azurófilos, específicos e gelatinase. Eles podem ser distinguidos por meio de seu conteúdo proteico e, como são importantes na funcionalidade dos neutrófilos, identificar quais proteínas são armazenadas nestas organelas é imprescindível para entender melhor essa célula como um todo. Algumas proteínas, estão presentes de forma abundante e, portanto, são utilizadas como marcadores dos grânulos. Tais proteínas são mieloperoxidase (MPO) para os grânulos azurófilos, gelatinase de neutrófilo associada a lipocalina (NGAL) e lactoferrina (LTF) para os específicos, metaloproteinase de matrix 9 (MMP9) para os grânulos de gelatinase e fosfatase alcalina (AP) para as vesículas secretórias. Isolar estas estruturas, no entanto, é desafiador visto que os protocolos existentes na literatura utilizam grandes volumes de amostra, cerca de 400 mL de sangue ou 3 x 108 neutrófilos, para apenas um isolamento, impedindo a realização de replicatas técnicas e biológicas. Desta forma, o objetivo do presente estudo foi desenvolver um protocolo miniaturizado de isolamento dos grânulos neutrofílicos e utilizar métodos bioquímicos, de proteômica e machine learning para investigar o conteúdo proteico destas estruturas celulares. Para isto, 40 mL de sangue periférico de três voluntários aparentemente saudáveis foi coletado. Os neutrófilos foram então isolados, lisados com cavitação de nitrogênio e o fracionamento subcelular foi realizado baseado em um gradiente descontínuo de 3 camadas de Percoll. O método de isolamento foi avaliado através da investigação dos marcadores utilizando western blotting (WB), zimografia de gelatina e ensaios enzimáticos em cada fração coletada. O isolamento demonstrou-se eficiente e permitiu uma ótima separação dos grânulosem um gradiente menor que 1 mL, cerca de 37 vezes menor que os métodos atualmente descritos na literatura. Além disso, a análise proteômica foi capaz de identificar 369 proteínas presentes em pelo menos 3 das 5 réplicas investigadas e, utilizando ferramentas de machine learning, 140 proteínas foram classificadas como pertencentes a um dos tipos de grânulos ou vesícula secretória com alto nível de confiabilidade. Por fim, o presente estudo foi o primeiro a investigar o proteoma dos grânulos utilizando replicatas técnicas e biológicas, criando e fornecendo uma base de dados robusta que poderá ser utilizada em estudos futuros. Conclui-se, portanto, que a metodologia miniaturizada desenvolvida é eficaz, reprodutível e mais barata, além de permitir estudos mais complexos e profundos sobre o proteoma dos grânulos dos neutrófilos em diferentes momentos celulares, tais como quando ativados via estímulos distintos


Assuntos
Proteômica/instrumentação , Metodologia como Assunto , Neutrófilos/classificação , Espectrometria de Massas/métodos , Cavitação , Western Blotting/instrumentação , Gelatinases/análise , Fosfatase Alcalina/efeitos adversos , Aprendizado de Máquina/classificação
20.
Rev. bras. oftalmol ; 81: e0056, 2022. tab, graf
Artigo em Inglês | LILACS | ID: biblio-1394863

RESUMO

ABSTRACT It is part of the omic sciences to search for an understanding of how the cellular system of organisms works as well as studying their biological changes. As part of the omic sciences, we can highlight the genomics whose function is the study of genes, the transcriptomics that studies the changes in the transcripts, the proteomics responsible for understanding the changes that occur in proteins, and the metabolomics that studies all the metabolic changes that occur in a certain system when it is submitted to different types of stimuli. Metabolomics is the science that studies the endogenous and exogenous metabolites in biological systems, which aims to provide comparative quantitative or semi-quantitative information about all metabolites in the system. This review aims to describe the main applications of metabolomics science in ophthalmolog. We searched the literature on main applications of metabolomics science in ophthalmology, using the MEDLINE and LILACS databases, with the keywords "metabolomics" and "ophthalmology", from January 1, 2009, to April 5, 2021. We retrieved 216 references, of which 58 were considered eligible for intensive review and critical analysis. The study of the metabolome allows a better understanding of the metabolism of ocular tissues. The results are important to aid diagnosis and as predictors of the progression of many eye and systemic diseases.


RESUMO Faz parte das ciências ômicas buscar entender como funciona o sistema celular dos organismos e estudar suas alterações biológicas. Como parte das ciências ômicas, destacam-se a genômica, cuja função é o estudo dos genes; a transcriptômica, que estuda as mudanças nos transcritos; a proteômica, responsável por entender as mudanças que ocorrem nas proteínas, e a metabolômica, que estuda todo o metabolismo das alterações que ocorrem em um determinado sistema quando ele é submetido a diferentes tipos de estímulos. A metabolômica é a ciência que estuda os metabólitos endógenos e exógenos em sistemas biológicos, visando fornecer informações comparativas quantitativas ou semiquantitativas sobre todos os metabólitos do sistema. Esta revisão teve como objetivo descrever as principais aplicações da ciência metabolômica na oftalmologia. Trata-se de revisão narrativa desenvolvida por um grupo de pesquisa da Universidade Federal de São Paulo, em São Paulo (SP). Buscaram-se, na literatura, as principais aplicações da ciência metabolômica em oftalmologia, utilizando as bases de dados Medline® e Lilacs, com as palavras-chave "metabolomics" e "oftalmologia", de 1º de janeiro de 2009 a 5 de abril de 2021. Foram recuperadas 216 referências, das quais 58 foram consideradas elegíveis para revisão intensiva e análise crítica. O estudo do metaboloma permite um melhor entendimento do metabolismo dos tecidos oculares. Os resultados são importantes para auxiliar no diagnóstico e como preditores da progressão de muitas doenças oculares e sistêmicas.


Assuntos
Humanos , Oftalmopatias/metabolismo , Metaboloma/fisiologia , Retina/metabolismo , Inteligência Artificial , Biomarcadores/metabolismo , Córnea/metabolismo , Oftalmopatias/diagnóstico , Metabolômica/métodos , Aprendizado de Máquina
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