Modelo de aprendizado profundo para detecção de lesão por pressão

Hoje, com o uso crescente da tecnologia, percebe-se que são necessários maiores dados para resolver problemas complexos. Para atender a essa necessidade, surgiram as Redes Neurais Convolucionais, que são utilizadas em diversas áreas, como reconhecimento de objetos, reconhecimento de fala e processamento de linguagem natural, e podem aprender automaticamente a partir dos símbolos de dados pertencentes a imagens, vídeos, áudio, e textos, em vez de aprender com regras codificadas, ao contrário dos métodos tradicionais de aprendizado de máquina, baseados em Redes Neurais Artificiais. Redes Neurais Convolucionais são um dos métodos de Deep Learning, que é um sub-ramo dos métodos de aprendizado de máquina e tem a capacidade de aprender com exemplos. Redes Neurais Convolucionais são métodos que também podem aprender a partir de dados brutos de imagem ou texto e cuja precisão de previsão aumenta de acordo com o tamanho dos dados. Está comprovado na literatura que a inteligência artificial e os modelos de aprendizagem profunda são eficazes na análise de risco de lesões por pressão. Entretanto, não foi encontrado nenhum estudo sobre a classificação das lesões por pressão. Raju, Su, Patrician et al. (2015), forneceram previsões mais precisas e rápidas das pontuações da escala de risco de Braden com o modelo de aprendizagem profunda que desenvolveram como resultado de um acompanhamento de quatro anos em um hospital militar. Alderden, Pimenta, Wilson et al. (2018) desenvolveram um modelo de aprendizagem profunda que revela a análise de risco de lesões por pressão em pacientes de terapia intensiva e forneceram análises de risco de lesão por pressão mais precisas e significativas, com medições mais sensíveis para pacientes de terapia intensiva considerados de alto risco de acordo com ferramentas de avaliação de risco. Demircan, Yücedağ, Toz et al. (2016) desenvolveram um modelo matemático que analisa os fatores de risco no processo de formação de lesões por pressão, e garantiram que as lesões por pressão fossem detectadas precocemente. O uso desses aplicativos inovadores, incluídos e utilizados na literatura mundial, é limitado em nosso país. Num ambiente onde a tecnologia se desenvolve e se consome rapidamente, não ficar indiferente a iniciativas inovadoras e integrar a tecnologia nas práticas de enfermagem aumentará a visibilidade da nossa profissão através da formação de enfermeiros inovadores. À luz dessas informações, o estudo foi realizado para desenvolver um modelo de aprendizagem profunda na detecção e classificação de lesões por pressão e para determinar o efeito do modelo nos níveis de conhecimento e satisfação dos enfermeiros.

Objetivo Foi realizado um estudo experimental randomizado controlado para desenvolver um modelo de aprendizagem profunda para a detecção e classificação de lesões por pressão e para determinar o efeito do modelo nos níveis de conhecimento e satisfação dos enfermeiros.

Hipóteses da Pesquisa; H1: Modelo de aprendizado profundo fornece detecção de úlceras de pressão.

H2: O modelo de aprendizagem profunda fornece classificação de úlceras de pressão.

H3: O aplicativo móvel desenvolvido com modelo de aprendizado profundo desempenha um papel ativo no tratamento e cuidado de úlceras de pressão.

Variáveis ​​do Estudo; Variáveis ​​independentes do estudo; modelo de aprendizagem profunda, avaliação de risco de Braden Variáveis ​​dependentes do estudo; nível de conhecimento sobre úlcera de pressão, nível de satisfação com a educação Método A pesquisa é um estudo experimental randomizado controlado. O universo e a amostra da pesquisa foram compostos por 80 enfermeiros atuantes nas clínicas de terapia intensiva, clínica médica e cirurgia de um hospital universitário da fundação entre março de 2021 e junho de 2022.

Para determinar o número de enfermeiros que constituem a amostra da pesquisa, tomou-se como exemplo estudo semelhante na literatura pertinente e utilizou-se o software de análise de poder G* Power 3.1. Neste estudo, para atingir um nível de poder de 95% com tamanho de efeito de 0,5 e nível de erro de 5%, o tamanho da amostra foi calculado em 56, com 28 participantes em cada grupo. Considerando o alto poder do teste e as perdas no estudo, foi alcançado um total de 60 pessoas, 30 em cada grupo. Os enfermeiros do grupo amostral foram distribuídos aleatoriamente pelos grupos controle (n=30) e experimental (n=30) pela pesquisadora por meio de uma tabela numérica simples. A tabela de randomização foi criada usando o site http://stattrek.com/statistics/random-number-generator.aspx para randomização. Como resultado, a amostra do estudo foi composta por um total de 60 enfermeiros, 30 participantes em cada grupo de enfermeiros, que foram informados sobre o objetivo do estudo e que foram autorizados a participar do estudo e que atenderam aos critérios amostrais do estudar. Os critérios da amostra foram; a enfermeira tinha idade superior a 18 anos, atuava como enfermeira intensivista ou clínica e aceitou participar do estudo verbalmente e por escrito.

Instrumentos de coleta de dados Foram utilizados dados de pesquisa, "Formulário Estruturado de Introdução ao Enfermeiro", "Teste de Conhecimento sobre Dor por Pressão de Pieper Modificado", "Escala de Avaliação de Risco de Braden" e "Escala de Satisfação em Enfermagem".

Formulário estruturado de apresentação para enfermeiras:

informações da literatura sobre o assunto e inclui informações sobre as características introdutórias do enfermeiro.

Teste de conhecimento de dor de pressão de Pieper modificado:

Como resultado da pesquisa, a Escala Modificada foi desenvolvida por Pieper e Mott em 1995, modificada por Lawrence, e sua validade e confiabilidade foram determinadas por Asiye Gül e seus colegas em 2017. Foi utilizado o teste de conhecimento de feridas por pressão de Pieper. Este teste consiste em 49 itens. A escala está dividida em três subdimensões. A pontuação de conhecimento geral pode ser de até 49 pontos, a pontuação de conhecimento de prevenção pode ser de até 33 pontos, a pontuação de conhecimento de estadiamento pode ser de até 9 pontos e a pontuação de identificação de feridas pode ser de até 7 pontos. A permissão modificada foi solicitada ao Prof. Asiye Gül para o Teste de Conhecimento sobre Dor de Pressão Pieper. Foi realizada uma análise de confiabilidade para determinar o nível de confiabilidade da escala utilizada no estudo e o coeficiente alfa de Chronbach do grupo experimental foi obtido como 0,838 e o do grupo controle como 0,812.

Escala de avaliação de risco de Braden:

Braden e Bergstrom foi conduzido por Oğuz em 1997 na Turquia. Uma pontuação total que varia de 6 a 23 é obtida na escala. De acordo com a pontuação total, 12 pontos ou menos são considerados de alto risco, 13 a 14 pontos são considerados de risco e 15 a 16 pontos são considerados de baixo risco.

Pesquisa de Satisfação de Enfermeiros:

Perguntas do tipo Likert elaboradas pelos pesquisadores em consonância com a literatura para determinar os níveis de satisfação dos enfermeiros com o treinamento em lesão por pressão. A pontuação mais baixa é 0 e a mais alta é 25. A análise de confiabilidade foi realizada para determinar o nível de confiabilidade do questionário utilizado no estudo e o coeficiente alfa de Chronbach foi obtido como 0,95.

O modelo de aprendizado profundo que desenvolvemos para detecção e classificação de lesões por pressão O "Modelo de aprendizado profundo para detecção e classificação de lesões por pressão (modelo BYT-CNN)" que desenvolvemos foi treinado pela primeira vez em 175 amostras de imagens de pacientes e mostrou uma taxa de sucesso de previsão de classificação de aproximadamente 97%. Como o modelo BYT-CNN foi pensado para ter melhor desempenho com mais imagens de pacientes; continuou a ser desenvolvido usando dados de imagens de 500 pacientes e 500 de não pacientes para resolver os problemas de classificação de estimar se a doença está presente ou não e o estágio da doença (Figura 1). Este modelo fornecerá análise de risco de lesões por pressão e sua classificação de acordo com o “Sistema de Classificação de Lesões por Pressão NPUAP” nos casos em que elas se desenvolvam. Foi desenvolvido um aplicativo móvel que contempla as intervenções de enfermagem recomendadas pelo NPUAP de acordo com o estágio determinado pelo modelo de aprendizagem profunda e realizado também o tratamento e cuidados com a lesão por pressão (Figura 2).

Para detectar e classificar lesões por pressão utilizando o modelo BYT-CNN; uma foto da lesão por pressão ou da área de risco é tirada e conectada ao computador principal onde o aprendizado profundo está localizado via Bluetooth ou Wi-Fi. Em seguida, se o paciente apresenta lesão por pressão e, em caso afirmativo, em que estágio se encontra, é comunicado ao telefone da enfermeira em “3 segundos”.

O aplicativo móvel, elaborado de acordo com as recomendações de tratamento e cuidados para lesões por pressão do NPUAP 2016, informa ao enfermeiro quais cuidados prestar em cada etapa.

O método seguido na coleta de dados

Antes de iniciar a coleta de dados, os pesquisadores desenvolveram um “Modelo de Aprendizado Profundo para Detecção e Classificação de Lesões por Pressão (modelo BYT-CNN). Todos os enfermeiros participantes do estudo receberam aula teórica de 4 horas sobre “Lesões por Pressão”, em ambiente de sala de aula, no mesmo horário. Uma semana após todos os enfermeiros receberem treinamento teórico, eles foram divididos em grupos experimental (Modelo de Aprendizagem Profunda) e controle (Método Tradicional). Ambos os grupos receberam um "Formulário Estruturado de Apresentação da Enfermeira" e um "Pré-Teste (Teste de Conhecimento de Dor de Pressão Pieper Modificado)" foi aplicado.

Aplicação no Grupo Controle: Após a aula teórica, os enfermeiros do grupo controle determinaram e classificaram as lesões por pressão em seus pacientes por meio da "Escala de Avaliação de Risco de Braden", que foi aceita como válida e confiável. Os enfermeiros do grupo controle, que determinaram as lesões por pressão por meio da escala, receberam treinamento sobre determinação e classificação das lesões por pressão por meio de material escrito, cujo conteúdo foi elaborado pelos pesquisadores. Após a capacitação, foi aplicada aos enfermeiros a “Pesquisa de Satisfação com o Método de Treinamento”. Uma semana após o treinamento, foi aplicado aos enfermeiros o “Pós-Teste (Teste de Conhecimento sobre Dor de Pressão Pieper Modificado)”. Após a finalização do aplicativo, os enfermeiros voluntários do grupo controle foram submetidos à detecção e classificação de lesões por pressão com o modelo de aprendizagem profunda e treinados com o aplicativo móvel.

Aplicação no Grupo Experimental: Após o curso teórico, os enfermeiros do grupo experimental detectaram e classificaram lesões por pressão em seus pacientes com o “Modelo de Aprendizagem Profunda”. No grupo experimental, foi instalado um aplicativo móvel desenvolvido pelos pesquisadores nos telefones dos enfermeiros que detectaram lesões por pressão utilizando o modelo de aprendizagem profunda e aplicado treinamento. Assim, os enfermeiros receberam o atendimento e tratamento do paciente de acordo com o aplicativo móvel desenvolvido de acordo com o estágio da lesão por pressão detectado pelo modelo de aprendizagem profunda. Após a capacitação, foi aplicada aos enfermeiros a “Pesquisa de Satisfação com o Método de Treinamento”. 1 semana após o treinamento, os enfermeiros receberam o "Pós-Teste (Modificado "Pieper Pressure Sore Knowledge Test)" foi aplicado Aspectos Éticos e Legais da Pesquisa Para a realização da pesquisa foram feitas as entrevistas e correspondências necessárias e as permissões institucionais e aprovação do comitê de ética foram obtidas. A permissão do comitê de ética foi obtida do Comitê de Ética em Pesquisa com Seres Humanos da Universidade Istinye com número de decisão 2104 de 27.01.2021. Permissão institucional; Para a realização da pesquisa, foi obtida autorização de inscrição no Gabinete do Médico Chefe do Hospital Universitário Istanbul Beykent em 08.02.2022 com o documento número 14. Os formulários de consentimento informado foram obtidos dos indivíduos participantes da pesquisa. Três dos cinco investigadores que concluíram a fase de implementação do trabalho de investigação no Departamento de Engenharia Informática. Os outros dois pesquisadores atuam no Departamento de Enfermagem (dois pesquisadores são docentes em Engenharia de Computação, um pesquisador é docente em Fundamentos de Enfermagem, um pesquisador é engenheiro de software e um pesquisador é enfermeiro intensivista).

Análise dos Dados Os dados obtidos no estudo foram obtidos através do programa SPSS (Statistical Package for Social Sciences) para Windows 25.0 foi utilizado para análise. Métodos estatísticos descritivos foram utilizados para avaliação dos dados como número, porcentagem, média, desvio padrão. As diferenças entre proporções de variáveis ​​categóricas em grupos independentes foram analisadas por meio de Qui-Quadrado e Fisher. Foi analisada por meio de testes exatos. O teste t foi utilizado para comparar dados quantitativos contínuos entre dois grupos independentes. O teste t de grupos dependentes foi usado para comparar as medidas dentro dos grupos.