Ferramentas computacionais para a investigação de causalidade em repositórios de dados de Câncer

• Processo: 23/00678-9
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Regular
• Data de Início da vigência: 01 de maio de 2023
• Data de Término da vigência: 30 de abril de 2024
• Área do conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
• Proposta de Mobilidade: SPRINT - Projetos de pesquisa - Mobilidade
• Pesquisador responsável: Adenilso da Silva Simão
• Beneficiário: Adenilso da Silva Simão
• Pesquisador Responsável no exterior: Mohammad Reza Mousavi
• Instituição Parceira no exterior: King's College London, Inglaterra
• Instituição Sede: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
• Vinculado ao auxílio: 13/07375-0 - CeMEAI - Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria, AP.CEPID
• Assunto(s): Análise de dados Causalidade Neoplasias
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Análise de Dados | causalidade | Modelos Formais | Análise de Dados

Resumo

Os modelos de causalidade representam a relação entre elementos relevantes para um determinado fenômeno. Dado um conjunto de condições que podem variar autonomamente ou por manipulação explícita, os modelos de causalidade podem indicar como e quando mudanças em determinados elementos levam a resultados em outros elementos. A área está na interseção da filosofia e da matemática. Mais recentemente, abordagens computacionais têm sido usadas para resolver o problema de lidar com muitos parâmetros nos modelos. (AU)