| Processo: | 22/13190-1 |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado |
| Data de Início da vigência: | 01 de novembro de 2022 |
| Data de Término da vigência: | 01 de julho de 2024 |
| Área de conhecimento: | Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação |
| Pesquisador responsável: | Agma Juci Machado Traina |
| Beneficiário: | Jean Roberto Ponciano |
| Instituição Sede: | Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil |
| Vinculado ao auxílio: | 16/17078-0 - Mineração, indexação e visualização de Big Data no contexto de sistemas de apoio à decisão clínica (MIVisBD), AP.TEM |
| Assunto(s): | Visualização de dados Dados de pesquisa Registros médicos Redes semânticas Registros eletrônicos de saúde |
| Palavra(s)-Chave do Pesquisador: | dados bibliográficos | Dados Científicos | Prontuário Eletrônico de Pacientes | Redes de Relacionamento | Redes semânticas | visualização de dados | Visualização de dados |
Resumo Estratégias de visualização da informação têm sido desenvolvidas e aplicadas para otimizar a análise de dados de diferentes tipos e oriundos de diferentes domínios. Em muitas situações do mundo real, dados representam elementos de um domínio (por exemplo, pessoas) e suas interações (por exemplo, consultas médicas, amizades ou colaborações científicas). Dados com essas características podem ser modelados utilizando redes, levando à possibilidade de emprego de medidas estatísticas e técnicas de visualização específicas. Embora muito úteis para ajudar os especialistas do domínio em questão (médicos, por exemplo) em suas tomadas de decisão, técnicas existentes de visualização de redes possuem limitações importantes, especialmente quando lidam com a evolução de uma rede ao longo do tempo e com a incorporação de informações semânticas extraídas de uma fonte relevante para o domínio, como um prontuário médico. O objetivo deste projeto é desenvolver estratégias de visualização de redes que otimizem a análise de redes temporais e semânticas aplicadas a dados médicos e técnico-científicos. Espera-se, assim, que as tomadas de decisão do especialista sejam melhor embasadas e mais confiáveis e ágeis. (AU) | |
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