A utilização de lâmpadas UVC para auxiliar no combate aos microrganismos

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Photo by Ousa Chea on Unsplash

Na pandemia da Covid-19, foram estabelecidas recomendações a fim de evitar ou mitigar o contato com o vírus: utilização de máscaras, uso de álcool em gel e distanciamento social. Entretanto, um tópico que é pouco comentado é sobre a carga viral em superfícies. Uma pesquisa [1], realizada em março de 2020, indica que o SARS-COV-2 consegue viver até 3 dias em plástico. Com base nisso, surge uma nova necessidade: como realizar a desinfecção de superfícies de forma eficiente? Uma solução que é utilizada, desde antes da pandemia, é a Luz UV (ultravioleta).

Luz UVC germicida

A luz ultravioleta possui 3 categorias, definidas pela faixa do comprimento de onda: UVA (400nm–315nm), UVB (315nm-280nm) e UVC (280nm-100nm). A luz UVC é também conhecida como “ultravioleta germicida”, pois é capaz de eliminar microrganismos (bactérias, vírus), podendo ser perigosa até para as pessoas, se estas entrarem em contato diretamente com tal luz. São diversas as aplicações utilizando essas lâmpadas, e listamos algumas a seguir. …


Nesse texto, entenderemos quais são os fatores que aumentam o tempo de estadia de um paciente na UTI e o porquê de conhecer tais informações

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As UTIs (Unidades de Tratamento Intensivo) são as estruturas hospitalares responsáveis pelo tratamento dos pacientes mais graves. Nasceram da necessidade de suporte avançado e completo, alta complexidade e monitoramento 24 horas para pacientes de alto risco. No início da pandemia da Covid-19 aqui no Brasil, houve muita preocupação a respeito da ocupação desses leitos, devido à quantidade deles e a sua distribuição. Uma informação muito útil que ajudaria na gestão desses leitos é o tempo de estadia (em inglês Length of Stay, LoS) de cada paciente. Com essa informação, é possível estimar quantos recursos serão utilizados, quais pacientes precisarão de mais atenção e quando serão liberados os leitos. Essa informação, entretanto, é de difícil obtenção, e, por isso, há diversas pesquisas abordando esse assunto. …


Como a expectativa de vida e multimorbidades se comportam em regiões com condições socioeconômicas diferentes

São muitos os fatores que determinam a qualidade da saúde de um país: posição geográfica (clima, vegetação), nível de escolaridade, acesso à água potável, pesquisa científica, entre outros; sendo que a maioria depende de recursos financeiros. Podemos ver, pela figura abaixo, que existe uma relação entre a condição econômica de um país e sua saúde: países com maior PIB per capita apresentam também uma maior expectativa de vida ao nascer.

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Expectativa de vida por PIB per capita. Note que a escala horizontal está em escala logarítmica. Fonte: autor. Dados extraídos de https://ourworldindata.org/grapher/life-expectancy-vs-gdp-per-capita, acesso em 24/08.

Embora esse comportamento pareça óbvio, é importante entendermos quais condições financeiras têm maior impacto na saúde. Um artigo recente [1] faz uma análise desse tipo: qual o tamanho do impacto da desigualdade e da pobreza na expectativa de vida e nas multimorbidades? …


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Introdução

11 de Março. Nesse dia, a OMS declarou pandemia do novo coronavírus. Diversos países começam então a se preparar. Estudos sobre Covid-19 surgiram e, dentre eles, alguns tentavam predizer quantos casos e óbitos cada país iria ter. Alguns desses diziam que, por exemplo, o Brasil poderia ter de 40 mil até 1 milhão de óbitos dependendo de quais medidas fossem tomadas. Nesse texto, explicaremos como é possível tentar fazer essa predição falando de uma ferramenta muito importante em Epidemiologia — Modelos Epidemiológicos.

Modelos Epidemiológicos

Na área da Epidemiologia, há diversos modelos biológicos que simulam como será o comportamento de doenças na população. Esses modelos ajudam na gestão de recursos, visto que fornecem uma estimativa do futuro da doença dado às características da população e às medidas preventivas tomadas. …


Aplicando PCA e CDA

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Aplicação de PCA nos dados Iris — Extraído de <http://www.sthda.com/english/articles/31-principal-component-methods-in-r-practical-guide/112-pca-principal-component-analysis-essentials/>

Hoje abordaremos com um experimento uma importante área da Aprendizagem Não-supervisionada: Redução de Dimensionalidade. Aplicaremos duas técnicas distintas, uma linear e outra não linear, em um problema para tentar transformar 4096 variáveis em… apenas uma! Parece desafiador, não? Antes de começarmos a nossa experiência, talvez o leitor esteja com uma dúvida: por que reduzir a dimensão dos nossos dados?

Maldição da Dimensionalidade

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Photo de Mathew MacQuarrie em Unsplash

A Maldição da Dimensionalidade é um fenômeno que aparece quando temos uma quantidade de variáveis bem grande em um problema: às vezes, possuímos muitas variáveis altamente correlacionadas, ou seja, elas são redundantes; ou podemos ter variáveis que não apresentam informação útil ao problema. Isso faz com que o modelo selecionado possua muitos parâmetros, o que pode causar overfitting.


Como a Inteligência Artificial pode ajudar na área da saúde, predizendo resultados e escolhendo o melhor tratamento.

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Uma imagem de ressonância magnética

Imagine a seguinte situação: você possui carcinoma hepatocelular (um tipo de câncer que ocorre no fígado) e quer tratá-lo. Um dos tratamentos é por Radiofrequência, no qual colocam em você uma agulha (que custa em torno de 5 mil reais) que emite algumas ondas em certas frequências, destruindo todas as células do carcinoma (e outras que estiverem no caminho). E, depois de toda essa dor e esse custo, o câncer volta. Como podemos prevenir isso? Como podemos predizer o resultado desse tratamento?

Esse tipo de caso é bem comum, e é um problema bem complexo para tentarmos resolver de alguma forma convencional. Por isso, uma das saídas que alguns médicos estão escolhendo é usar Inteligência Artificial para ajudá-los. …

About

Felipe Augusto de Moraes Machado

Engineering Student

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