REDE BAYESIANA: UM MÉTODO PROBABILÍSTICO PARA ESTUDO DO DIAGNÓSTICO DIFERENCIAL DE DENGUE, ZIKA E CHIKUNGUNYA

  • Amanda Dalla'cort Chaves Universidade Feevale
  • Danielle Naiyumi Furusho Universidade Feevale
  • Daniela Fernanda Pigozzo Universidade Feevale
  • João Miguel Menezes Dutra Universidade Feevale
  • Lucas Gazzani Araújo Silva Universidade Feevale
  • Cláudio Felipe Kolling da Rocha Universidade Feevale

Resumo

Dengue, Zika e Chikungunya são flavivírus transmitidos pelo mosquito vetor Aedes aegypti. Apesar de possuírem a mesma sintomatologia, a intensidade destes varia conforme a doença. Além disso, a confirmação diagnóstica pode ser feita a partir de exames sorológicos ou RT-PCR, que buscam, respectivamente, encontrar anticorpos e RNA viral. A proliferação dessas doenças pelo país trouxe um verdadeiro desafio quanto a métodos de diagnóstico e tratamentos. Além de tudo, as graves complicações da infecção por esses vírus configuram um grave problema de saúde pública. Por isso, há necessidade de repassar o conhecimento sobre o diagnóstico diferencial de Dengue, Zika e Chikungunya para alunos, profissionais da área da saúde e população. Uma forma de formalizar este conhecimento é através da criação de redes bayesianas (RB), as quais podem auxiliar no diagnóstico diferencial de enfermidades. Uma RB é representada por grafos acíclicos que representam em seus nodos as variáveis que compõem os sinais e sintomas, o diagnóstico e a conduta. Cada nodo recebe a probabilidade da variável ocorrer e a soma das probabilidades conduz ao diagnóstico adequado. Esse tipo de método probabilístico é utilizado quando o conhecimento em questão é incerto, podendo levar a múltiplos desfechos. Este trabalho visa relatar a experiência de desenvolvimento de uma RB para aprendizado de diagnóstico diferencial de Dengue, Zika e Chikungunya, unindo computação e saúde. Para a formação da RB, foi utilizado o software Bayes Editor, no qual foram inseridas as variáveis importantes para o diagnóstico dessas doenças. Os nodos foram divididos entre sinais e sintomas e exames laboratoriais, sendo que, a combinação entre eles gera um valor probabilístico que indica a doença correspondente. As informações presentes na rede foram encontradas nos seguintes documentos do Ministério da Saúde: Dengue: diagnóstico e manejo clínico: adulto e criança (2013), Febre de Chikungunya: manejo clínico (2015), Protocolo de vigilância e resposta à ocorrência de microcefalia e/ou alterações do Sistema Nervoso Central (2016) e Zika: abordagem clínica na atenção básica (2016). Até o presente momento, a constituição organizacional da RB foi completamente desenvolvida e as probabilidades estão em processo de inserção.  Durante a realização deste trabalho, verificou-se que as RB podem ser utilizadas como ferramentas de conhecimento, auxiliando estudantes e profissionais da área da saúde a correlacionar variáveis probabilísticas de sintomas e exames necessários e a conduzir casos clínicos complexos, como os que envolvem o diagnóstico diferencial de Dengue, Zika e Chikungunya. Ainda, podem ser utilizadas para alimentar simuladores de casos clínicos que permitem que o aluno vivencie situações práticas sem envolver riscos ao paciente. Este método pode auxiliar no raciocínio crítico e na conduta profissional relacionada a essas doenças, que são graves problemas de saúde pública.

Biografia do Autor

Amanda Dalla'cort Chaves, Universidade Feevale
Bacharel em Biomedicina pela Universidade Feevale
Danielle Naiyumi Furusho, Universidade Feevale
Acadêmico de Biomedicina da Universidade Feevale
Daniela Fernanda Pigozzo, Universidade Feevale
Acadêmico de Biomedicina da Universidade Feevale
João Miguel Menezes Dutra, Universidade Feevale
Acadêmico de Biomedicina da Universidade Feevale
Lucas Gazzani Araújo Silva, Universidade Feevale
Acadêmico de Biomedicina da Universidade Feevale
Cláudio Felipe Kolling da Rocha, Universidade Feevale
Doutor em Fisiologia e professor da Universidade Feevale
Publicado
20-02-2018
Seção
Educação e Formação em Saúde