Saúde Desvendada

Um estudo recente explorou o uso de inteligência artificial (IA) para prever o desempenho de profissionais de saúde na Escala de Práticas de Aconselhamento de Atividade Física (PACPS). O objetivo era determinar se algoritmos de aprendizado de máquina poderiam identificar padrões nas respostas ao PACPS que indicassem a ocupação do profissional, como fisioterapeuta, enfermeiro ou nutricionista.

A pesquisa envolveu a análise de dados de 242 participantes, utilizando cinco algoritmos de aprendizado de máquina diferentes: Random Forest, K-Nearest Neighbors (KNN), Support Vector Machine (SVM), Decision Tree e Naive Bayes. Os algoritmos foram treinados com uma parte dos dados e testados com outra, para avaliar sua capacidade de generalização. Para lidar com o desequilíbrio entre as classes (número diferente de profissionais de cada ocupação), técnicas de aumento de dados foram aplicadas durante o treinamento.

Os resultados mostraram que os algoritmos SVM e KNN apresentaram o melhor desempenho na previsão da ocupação, indicando que as respostas ao PACPS contêm padrões distintos que podem ser explorados pela IA. Embora os resultados sejam promissores, os autores enfatizam a necessidade de validação em conjuntos de dados maiores e externos antes da implementação clínica. A combinação de escalas clinicamente relevantes com métodos de aprendizado de máquina abre novas possibilidades para personalizar e otimizar as intervenções de promoção da atividade física.

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