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Revista Cubana de Enfermería

Print version ISSN 0864-0319On-line version ISSN 1561-2961

Abstract

DA SILVA, Angélica Xavier; CAMPELLO DE OLIVEIRA, Sérgio  and  GONCALVES DE ARAUJO, Ruben Felipe. Proposta de um protótipo de aplicativo Android para diagnósticos de enfermagem utilizando redes neurais artificiais. Rev Cubana Enfermer [online]. 2020, vol.36, n.2, e3252.  Epub June 01, 2020. ISSN 0864-0319.

Introdução:

A Sistematização da Assistência de Enfermagem deve ser implementada, principalmente nos quais há um nível de cuidado mais avançado com os pacientes, a exemplo das Unidades de Terapia Intensiva que são reconhecidamente locais nos quais se concentram grande especialização e tecnologias.

Objetivo:

Propor um modelo de um Sistema de Apoio à Decisão utilizando Redes Neurais Artificiais para a elaboração de Diagnósticos de Enfermagem através de um aplicativo para Android.

Métodos:

O presente estudo se caracteriza como metodológico e tecnológico do tipo prototipagem, no qual onde serão analisados os sinais vitais de pacientes internados em uma Unidade de Terapia Intensiva. Os dados serão obtidos a partir do banco de dados Monitoramento Inteligente Multiparâmetro em Terapia Intensiva que contém sinais fisiológicos e séries de sinais vitais capturados de monitores de pacientes, obtidos de sistemas de informações médicas hospitalares de milhares de pacientes em unidades de terapia intensiva.

Resultados:

O aplicativo, em fase final de implementação, está projetado com telas ativas trabalhadas junto com corpo de profissionais de enfermagem que opinaram sobre utilidades desejadas e primeiras impressões.

Conclusões:

No presente momento, os testes para o treinamento da Rede Neural Artificial estão acontecendo, e espera-se o uso de um aplicativo para a promoção dos diagnósticos de enfermagem advindo dos sinais vitais de pacientes, das avaliações sobre o estado geral, e informações do prontuário eletrônico do paciente, juntamente com o julgamento clínico e crítico do profissional enfermeiro.

Keywords : enfermagem; inteligência artificial; diagnósticos de enfermagem; unidades de terapia intensiva; processo de enfermagem.

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