Centro para inteligência artificial em gestão de saúde

• Processo: 24/08485-8
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Programa Centros de Pesquisa em Engenharia
• Data de Início da vigência: 01 de junho de 2025
• Data de Término da vigência: 31 de maio de 2030
• Área do conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Sistemas de Computação
• Pesquisador responsável: Alexandre Cláudio Botazzo Delbem
• Beneficiário: Alexandre Cláudio Botazzo Delbem
• Instituição Sede: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
• Pesquisadores principais: Antônio Pazin Filho ; Carlos Dias Maciel ; Cláudia Ferreira da Rosa Sobreira ; Ester Cerdeira Sabino ; Fátima de Lourdes dos Santos Nunes Marques ; João Pereira Leite ; Luisa Karla de Paula Arruda ; Luiz Otavio Murta Junior ; Marcio Biczyk Do Amaral ; Paulo Mazzoncini de Azevedo Marques ; Renato Tinós
• Pesquisadores associados: Adenilso da Silva Simão ; Adriano Almeida Gonçalves Siqueira ; Alan Luiz Eckeli ; Alessandra Cristina Guedes Pellini ; Alneu de Andrade Lopes ; Anderson da Silva Soares ; André Schmidt ; Andrea de Cássia Vernier Antunes Cetlin ; Anete Sevciovic Grumach ; Anna Sara Shafferman Levin ; Antonio Carlos dos Santos ; António Gaspar Lopes da Cunha ; Antonio Mauro Saraiva ; Ariane Machado Lima ; Arlindo Rodrigues Galvão Filho ; Bernardino Geraldo Alves Souto ; Carolina Sales Vieira ; Cibele Maria Russo Novelli ; Claudio Bielenki Junior ; Claudio Fabiano Motta Toledo ; Cristina Maria Kokron ; Cynthia de Oliveira Lage Ferreira ; Daniel Guimarães Tiezzi ; Diego Furtado Silva ; Dilvan de Abreu Moreira ; Elen Almeida Romão ; Erika Regina Manuli ; Fabio Carmona ; Fabio Eudes Leal ; Fabio Gagliardi Cozman ; Fábio Viana Gama ; Fabíola Traina ; Fernando Santos Osório ; Flavio Luiz Coutinho ; Francisco Chiaravalloti Neto ; Francisco José Candido dos Reis ; Francisco José Monaco ; Francisco Louzada Neto ; Gerson Laurindo Barbosa ; Helena Paula Brentani ; Iman Ghodratitoostani ; Ivan Coelho Machado ; Jó Ueyama ; João Mazzoncini de Azevedo Marques ; Joaquim Cezar Felipe ; Jorge Elias Júnior ; Jorge Elias Kalil Filho ; José Fernando Rodrigues Júnior ; José Sebastião dos Santos ; José Simon Camelo Junior ; Júlio César Garcia de Alencar ; Julio Cesar Rosa e Silva ; Júlio Cézar Estrella ; Kalinka Regina Lucas Jaquie Castelo Branco ; Leandro Nunes de Castro Silva ; Lidia Maria Reis Santana ; Marcio Katsumi Oikawa ; Marcos de Sales Guerra Tsuzuki ; Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset ; Mariana Paes Leme Ferriani ; Mariana Severo Ramundo ; Marina Mendonça Dias ; Mario de Castro Andrade Filho ; Maristela Oliveira dos Santos ; Mellina Yamamura Calori ; Mônica Tilli Reis Pessoa Conde ; Nereida Kilza da Costa Lima ; Octávio Marques Pontes-Neto ; Oilson Alberto Gonzatto Junior ; Omero Benedicto Poli Netto ; Paulo Hilário Nascimento Saldiva ; Pedro Francisco Giavina-Bianchi Junior ; Pedro José Tomaselli ; Pérsio Roxo-Júnior ; Rafael Naime Ruggiero ; Raphael Del Roio Liberatore Junior ; Ricardo Lutzky Saute ; Ricardo Marcondes Marcacini ; Rodolfo Borges dos Reis ; Roger Chammas ; Rubens Fazan Junior ; Selma Freire de Carvalho ; Sérgio Henrique Vannucchi Leme de Mattos ; Sheila de Oliveira Garcia Mateos ; Silvia Figueiredo Costa ; Solange Oliveira Rezende ; Telma Woerle de Lima Soares ; Tonicarlo Rodrigues Velasco ; Valdair Francisco Muglia ; Vanderlei Bonato ; Vera Lucia Damasceno Tomazella ; Zhao Liang
• Assunto(s): Sistemas complexos Inteligência artificial Gestão em saúde Aprendizagem profunda Multimodalidade Tomada de decisão
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Aprendizado de Profundo | Dados Heterogêneos Multifontes e Multimodais | Gestão em saúde | Linhas de Cuidado Inteligentes | Modelos explicáveis e causais | Tomada de Decisão Multicritério | Sistemas Complexos

Resumo

Os sistemas de Saúde formam uma estrutura complexa cuja compreensão e modelagem envolve múltiplos fatores e suas relações. A diversidade demográfica do Brasil compõe um cenário ainda mais desafiador para a Gestão em Saúde. Por outro lado, a superação deles pode produzir avanços significativos para a Saúde no Brasil e no mundo. Métodos avançados em Inteligência Artificial (IA) têm gerado descobertas significativas e de impacto socioeconômico para diversos problemas complexos. Essa proposta de Centro busca catalisar o conhecimento de grupos de excelência da USP e de outras instituições de pesquisa do estado de SP para desenvolver métodos avançados de IA capazes de superar tais desafios. Para isso, os projetos do Centro devem inovar nas principais frentes de pesquisa de IA, como Aprendizado Profundo (Graph Neural Networks, Large Language Models e Diffusion Models), Modelos Estruturais Interpretáveis e Causais, e Tomada de Decisão Multicritério, de forma a lidar com múltiplas modalidades de dados, com a demanda por interoperabilidade dos sistemas e com dados de saúde não-estruturados, buscando melhorar a eficiência, o custo-benefício e a qualidade dos serviços em Saúde, para a micro- e a macro-gestão (hospitais públicos, privados e instituições de saúde) gerando modelos consistentes e interpretáveis que possibilitem a tomada de decisão confiável. (AU)