INTRODUÇÃO: A ventilação mecânica no pós-operatório de cirurgia cardíaca pode trazer algumas complicações respiratórias ao paciente. Para minimizar esse risco é necessária a adaptação correta e rápida do ventilador mecânico. A dificuldade para isso está no número expressivo de variáveis para a regulagem do ventilador mecânico e na obtenção de todas essas variáveis. Como o período de ventilação mecânica geralmente não ultrapassa 12 horas, esse tempo deve ser otimizado para que o paciente possa estar em ventilação espontânea o mais rapidamente possível. OBJETIVOS: Este trabalho propõe o uso de redes bayesianas (RB) para auxiliar o profissional no momento da decisão, agilizando o atendimento dos pacientes. MATERIAIS E MÉTODOS: Para o desenvolvimento da RB fez-se necessário o uso de uma base de dados com casos clínicos, a qual se constituiu de 137 casos. A avaliação foi realizada por meio das medidas de validade operacionais de instrumentos, tabelas de contingência e curvas ROC. RESULTADOS: Mostraram que a RB desenvolvida apresentou um adequado desempenho para a eleição da modalidade e parâmetros ventilatórios. CONCLUSÃO: Os resultados com a RB foram semelhantes aos indicados pela literatura, mostrando assim uma compatibilidade entre o raciocínio humano e o computacional.

INTRODUCTION: Mechanical ventilation in postoperative cardiac surgery can bring some respiratory complications for the patient. To minimize this risk is necessary for proper and rapid mechanical ventilator. The difficult for that is the large number of variables for adjusting the mechanical ventilator and getting all these variables. As the period of mechanical ventilation, usually not exceed 12 hours, this time must be optimized so that the patient may be in spontaneous ventilation as soon as possible. OBJECTIVES: This paper proposes the use of Bayesian Networks to assist the professional in the making decision, speeding up the patients care. MATERIALS AND METHODS: The development of the RB used a database composed of 137 clinical cases. The evaluation was performed by the instruments operational validity measurement, contingency tables and ROC curves. RESULTS: RB presented an adequate performance for the election of the ventilatory modes and parameters. CONCLUSION: The results applying RB were similar to those suggested by the literature, showing consistency between computational and human reasoning.