Modelagem e previsão de caminhos personalizados sob incerteza para caminhos complexos de diagnóstico e gerenciamento clínico

• Processo: 23/14879-6
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Regular
• Data de Início da vigência: 01 de fevereiro de 2025
• Data de Término da vigência: 31 de janeiro de 2027
• 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: André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
• Beneficiário: André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
• Pesquisador Responsável no exterior: Carlos Lamas-Fernandez
• Instituição Parceira no exterior: University of Southampton, Inglaterra
• Pesquisador Responsável no exterior: EDILSON FERNANDES DE ARRUDA
• Instituição Parceira no exterior: University of Southampton, Inglaterra
• Pesquisador Responsável no exterior: Steffen Christoph Bayer
• Instituição Parceira no exterior: University of Southampton, Inglaterra
• Instituição Sede: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
• Pesquisadores associados: David Livingstone Alves Figueiredo ; Ricardo Cerri
• Vinculado ao auxílio: 20/09835-1 - IARA - Inteligência Artificial Recriando Ambientes, AP.PCPE
• Assunto(s): Aprendizado computacional Cadeias de Markov Otimização Tratamento do câncer
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Aprendizado de Máquina | cadeias de Markov | otimização | Tratamento de Câncer | Aprendizado de Máquina

Resumo

Este projeto explorará caminhos para planejamento e modelagem de saúde personalizados. Combinaremos inteligência artificial e modelagem matemática para produzir previsão de diagnóstico personalizada e suporte à decisão para o projeto de tratamento personalizado e vias de diagnóstico. A solução proposta garantirá a privacidade dos dados, justiça e interpretabilidade do modelo, para permitir a validação por especialistas em saúde. Integraremos dados de diferentes fontes de diagnóstico e tratamento de câncer, incluindo dados do Instituto do Câncer de Guarapuava, parceiro do projeto. O projeto envolverá estudantes de pós-graduação brasileiros. (AU)