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Development of cardiovascular disease and diabetes risk assessment model for ethnically diverse populations

Processo: 16/50022-9
Linha de fomento:Auxílio à Pesquisa - Regular
Vigência: 01 de agosto de 2016 - 31 de julho de 2018
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
Convênio/Acordo: Australian Technology Network of Universities (ATN)
Proposta de Mobilidade: SPRINT - Projetos de pesquisa - Mobilidade
Pesquisador responsável:João Paulo Papa
Beneficiário:João Paulo Papa
Pesq. responsável no exterior: Dinesh Kant Kumar
Instituição no exterior: RMIT University, Melbourne, Austrália
Instituição-sede: Faculdade de Ciências (FC). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Bauru. Bauru , SP, Brasil
Vinculado ao auxílio:14/16250-9 - Sobre a otimização de parâmetros em técnicas de aprendizado de máquina: avanços e paradigmas, AP.R
Assunto(s):Análise de dados  Saúde da população  Fatores de risco  Doenças cardiovasculares  Diabetes mellitus  Prevenção de doenças  Cooperação internacional 

Resumo

O presente projeto objetiva desenvolver técnicas de classificação inteligentes que serão apropriadas para a análise de dados de fatores de risco de saúde da população em geral. O projeto irá realizar a análise de dados populacionais, bem como construir parcerias com clínicas e ranquear os fatores de saúde associados com as causas de diversas doenças, tais como doenças cardiovasculares e diabetes. A ideia consiste em combinar a experiência prévia de classificação de dados e engenharia biomédica de ambas as equipes envolvidas para abordar problemas de saúde tanto da Austrália quando Brasil. Como principais ganhos desta pesquisa, objetivamos o desenvolvimento de um método para mensurar o risco de doenças cardiovasculares e diabetes, propiciando, assim, um tempo hábil para uma possível prevenção de episódios dessas doenças. Assim sendo, objetivamos, também reduzir o tempo de internação dessas pessoas, bem como propiciar melhores condições de vida. O projeto irá lidera o desenvolvimento de um novo paradigma para a análise de dados incompletos, o que geralmente ocorre em bases médicas, devido ao seu mal gerenciamento. Outro possível ganho deste projeto será o estabelecimento de parcerias de longo termo entre os grupos envolvidos, bem como a criação de times multidisciplinares. (AU)

Publicações científicas
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
KHOJASTEH, PARHAM; PASSOS JUNIOR, LEANDRO APARECIDO; CARVALHO, TIAGO; REZENDE, EDMAR; ALIAHMAD, BEHZAD; PAPA, JOAO PAULO; KUMAR, DINESH KANT. Exudate detection in fundus images using deeply-learnable features. COMPUTERS IN BIOLOGY AND MEDICINE, v. 104, p. 62-69, JAN 2019. Citações Web of Science: 3.

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