Avaliação de Modelos de Fundação para Sinais Fisiológicos

• Processo: 25/19417-6
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Regular
• Data de Início da vigência: 01 de fevereiro de 2026
• 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
• Pesquisador responsável: Diego Furtado Silva
• Beneficiário: Diego Furtado Silva
• Instituição Sede: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
• Município da Instituição Sede: São Carlos
• Vinculado ao auxílio: 22/03176-1 - Aprendizado de máquina para séries temporais em aplicações de mHealth, AP.PNGP.PI
• Assunto(s): Aprendizado computacional Redes neurais Saúde Análise de séries temporais Inteligência artificial
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Aprendizado de Máquina | Modelos de Fundação | Redes neurais | Saúde | Séries Temporais | sinais fisiológicos | Inteligência Artificial

Resumo

Modelos de fundação têm se tornado centrais no avanço de aplicações de aprendizado de máquina em diversos domínios, incluindo a área da saúde. No entanto, apesar de seu amplo estudo em tarefas de visão computacional nesse domínio de conhecimento, sua aplicação a sinais fisiológicos ainda é incipiente. Com exceção do eletrocardiograma (ECG), poucos esforços foram dedicados ao desenvolvimento e à avaliação desses modelos para outros sinais. Além disso, as análises dos modelos apresentados na literatura são usualmente limitadas a tarefas específicas e diretamente relacionadas ao objetivo do dado para o qual foram treinados. Este projeto propõe uma avaliação técnica e aprofundada dos modelos de fundação voltados a sinais fisiológicos, considerando critérios como custo computacional e desempenho em múltiplas tarefas. Espera-se, com isso, contribuir para o avanço científico nessa interseção entre inteligência artificial e saúde, além de proporcionar ao bolsista uma formação qualificada em aprendizado de máquina com foco em aplicações interdisciplinares. (AU)