Uma proposta para um Sistema de Monitoramento Gestacional Inteligente

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Elisson da Silva Rocha
Patricia Takako Endo
Kayo Henrique de Carvalho Monteiro
Sebastião Rogerio da Silva Neto

Resumo

A gravidez segue um curso natural de mudanças fisiológicas essenciais para o início bem-sucedido da vida do bebê. Os cuidados primários de saúde pré-natal e neonatal são cruciais para garantir o bem-estar das mulheres grávidas e seus bebês, e o bom desenvolvimento das gestações. Infelizmente, quando surgem complicações, consequências graves podem afetar significativamente a qualidade de vida de todos os envolvidos. Tais complicações podem incluir natimortos, mortalidade neonatal, mortalidade infantil e uma série de outros resultados adversos, que destacam a importância de cuidados de saúde de qualidade durante a gravidez e na jornada pós-parto (D’ANTONIO et al., 2019, UNICEF, 2020). Em 2021, cerca de 1,9 milhão de gestações não foram concluídas devido a natimortos. Dentre estes, mais de 40% das mortes ocorreram durante o trabalho de parto (UNICEF, 2022a). No mesmo ano, 2,3 milhões de crianças morreram nos primeiros 28 dias, representando 47% de todas as mortes de crianças menores de 5 anos, e aproximadamente 1,4 milhão de bebês com idade entre 28 e 365 dias morreram (UNICEF, 2022b). A Agenda 2030 proposta pela Organização das Nações Unidas (ONU) prevê a redução da mortalidade neonatal e da mortalidade de crianças menores de 5 anos em seus Objetivos de Desenvolvimento Sustentável (ODS) (NATIONS, 2019). Diante desse contexto, políticas públicas de saúde materno-infantil são essenciais para prevenir essas mortes. É possível melhorar a qualidade dos serviços prestados para acabar com a natimortalidade evitável e alcançar a boa qualidade de saúde do recém-nascido, com um bom pré-natal, atenção especializada ao parto, puerpério e, principalmente, ao recém-nascido pequeno e doente (ORGANIZATION, 2022, UNICEF, 2020). Em Pernambuco, o Programa Mãe Coruja Pernambucano (PMCP) tem como objetivo a assistência integral à gestante e à criança de até 5 anos. O PMCP atua em mais de 105 municípios pernambucanos, principalmente em áreas vulneráveis. Por meio da criação de uma rede de apoio, o programa garante que as mães e seus filhos recebam os cuidados necessários, incluindo serviços de saúde, educação, assistência social e apoio familiar. Com isso, o programa tem contribuído significativamente para a redução dos índices de mortalidade materna e infantil, além de melhorar os indicadores sociais e a qualidade de vida de muitas famílias pernambucanas (PERNAMBUCO, 2015). O objetivo deste trabalho é propor um sistema inteligente de monitoramento gestacional (An iNtelligent GEstational foLlow-up System - ANGELS), que visa fornecer serviços baseados em modelos de machine learning em uma única plataforma. Esses modelos de machine learning serão direcionados para a predição de riscos ao longo de todo o período gestacional, abrangendo desde riscos durante a gravidez, como óbito fetal; até riscos durante o parto, como baixo peso ao nascer ou parto prematuro; e também riscos pós-parto, como mortalidade neonatal ou sífilis congênita. Como requisito, o ANGELS tem a capacidade de integrar esses modelos de machine learning ao sistema utilizado pelo PMCP, conhecido como Sistema de Informação Mãe Coruja (SIS-MC). Por meio da coleta de dados do PMCP e dos dados disponíveis no SINASC, foram desenvolvidos inicialmente três modelos de machine learning com os seguintes objetivos: predição de óbito fetal (MELLO, 2023), predição de baixo peso ao nascer (MORAIS, 2023) e predição de sífilis congênita (TEIXEIRA, 2023). Esses modelos são parte integrante do ANGELS, que permite o acompanhamento de todas as gestantes do PMCP ao longo de sua gravidez e em cada encontro de pré-natal realizado no programa. Por meio do sistema SIS-MC, será possível verificar os riscos gestacionais relacionados ao óbito fetal, ao baixo peso ao nascer e à sífilis congênita. O sistema fornecerá suporte aos profissionais de saúde, auxiliando-os na prestação de um serviço mais eficiente e de qualidade para as gestantes e seus bebês. Ao integrar os modelos de machine learning ao SIS-MC, será possível oferecer um acompanhamento mais preciso e personalizado, adaptado às necessidades e preocupações de cada indivíduo. Dessa forma, espera-se que o sistema proposto contribua para a redução da natimortalidade evitável, melhore a qualidade dos cuidados materno-infantis e auxilie no alcance das metas estabelecidas pela Agenda 2030 da ONU. Além disso, a integração dos serviços do ANGELS ao PMCP fortalecerá ainda mais os esforços em curso para promover a saúde e o bem-estar das gestantes e crianças em Pernambuco, proporcionando um futuro mais saudável para todos.

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Seção
Engenharia da Computação e Sistemas