Uso de classificadores como ferramenta de auxílio para diagnóstico de incontinência urinária em mulheres: Revisão da Literatura

Incontinência Urinária (UI) é definida como qualquer perda involuntária de urina, afetando a qualidade de vida de milhões de pessoas mundialmente, com uma maior prevalência em mulheres. Um dos tipos de UI é a incontinência urinária de esforço (IUE), que ocorre devido ao esforço físico ou aumento da pressão abdominal. A musculatura pélvica está intimamente conectada com esta patologia, dando origem a metodologias que fazem uso de exames físicos associados a algoritmos de classificação (devido ao atual aumento da difusão da área de machine learning) para o diagnóstico da UI. Neste trabalho, foi feita uma revisão da literatura considerando trabalhos publicados em bancos de dados científicos, a esclarecer: Web of Science, PubMed e Google Scholar. A pesquisa foi conduzida utilizando as palavras chave “women”, “stress urinary incontinence”, “classifiers”, “diagnosis”, “algorithm” e “neural networks”. Seis trabalhos foram selecionados após a aplicação dos critérios de seleção. Como resultado, seis diferentes metodologias foram utilizadas pelos artigos em questão, atingindo níveis de acurácia de 41.7% a 98.82%. Dado que não há um padrão a ser seguido, não é possível estabelecer uma comparação justa entre os resultados. Mesmo assim, não houve um algoritmo que se destacou perante os demais, entretanto, reforça-se a possibilidade do uso de tais algoritmos utilizados juntamente com exames não invasivos.