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Mineração, indexação e visualização de Big Data no contexto de sistemas de apoio à decisão clínica (MIVisBD)

Processo: 16/17078-0
Modalidade de apoio:Auxílio à Pesquisa - Temático
Vigência: 01 de setembro de 2017 - 31 de agosto de 2024
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
Pesquisador responsável:Agma Juci Machado Traina
Beneficiário:Agma Juci Machado Traina
Instituição Sede: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
Pesquisadores principais:
Caetano Traina Junior ; Marco Antonio Gutierrez ; Paulo Mazzoncini de Azevedo Marques
Pesquisadores associados:André Guilherme Ribeiro Balan ; Christos Faloutsos ; Eneida A. Mendonça ; Fabio Antero Pires ; Joaquim Cezar Felipe ; Joe Tekli ; José Eduardo Krieger ; José Fernando Rodrigues Júnior ; Juan P. Casas ; Marcel Koenigkam Santos ; Marcela Xavier Ribeiro ; Marcello Henrique Nogueira Barbosa ; Marina de Fátima de Sá Rebelo ; Ramon Alfredo Moreno ; Rangaraj Mandayam Rangayyan ; Renato Bueno ; Richard Chbeir ; Robson Leonardo Ferreira Cordeiro ; Sameer Antani ; Solange Oliveira Rezende ; Thomas Martin Deserno ; Umberto Tachinardi
Auxílios(s) vinculado(s):21/05623-2 - 25th European Conference on Advances in Databases and Information Systems, AR.EXT
21/06200-8 - 25th International Conference Information Visualisation - IV2021, AR.EXT
20/07200-9 - Analisando dados complexos vinculados a COVID-19 para apoio à tomada de decisão e prognóstico, AP.R
+ mais auxílios vinculados 19/20784-2 - III International Clinical Engineering and Health Technology Management Congress (ICEHTMC 2019), AR.EXT
19/06560-4 - 23rd International Conference Information Visualisation, AR.EXT
18/07765-6 - Visão computacional e reconhecimento de padrão para identificação de biomarcadores radiômicos, AV.EXT - menos auxílios vinculados
Bolsa(s) vinculada(s):23/03462-7 - Classificação e anotação de imagens médicas baseada em aprendizagem ativa, BP.PD
22/13190-1 - Visualização de redes semânticas e temporais como ferramenta de exploração de dados médicos e científicos, BP.PD
22/12374-1 - Tratamento e Organização de Grandes Bases de Dados de Pesquisas Acadêmicas, BP.TT
+ mais bolsas vinculadas 21/09664-5 - Interoperabilidade e integração de dados de registros eletrônicos de saúde com OMOP, BP.PD
21/06564-0 - Melhorando a efetividade de consultas por similaridade em dados médicos por meio de considerações de diversidade, BP.PD
21/00366-1 - Desenvolvimento de método de acesso métrico com calibração de distância perceptual para consultas por similaridade de imagens médicas, BP.MS
21/02412-0 - Desenvolvimento de plataforma para execução de consultas por similaridade sobre dados complexos usando estruturas de indexação multimétricas, BP.TT
21/00360-3 - Desenvolvimento de software de apoio para consultas por similaridade em bases de dados de saúde, BP.TT
20/12032-8 - Implantação de banco de dados e suporte de aprendizado de máquina para estudos radiômicos, BP.TT
20/10049-0 - Redes complexas e recuperação de imagens por conteúdo apoiadas por características de atenção visual seletiva, BP.PD
20/11258-2 - Consultas por similaridade e interoperabilidade em bases de dados médicos, BP.PD
19/04660-1 - Consolidando Métodos de Aprendizado de Máquina no Contexto do MiVisBD, BP.TT
18/19533-2 - Biomarcadores diagnósticos, prognósticos e preditivos do câncer de pulmão baseados em radiômica: investigação de técnicas de aprendizado profundo para medicina de precisão, BP.PD
17/08376-0 - Análise e aperfeiçoamento de sistemas urbanos por meio de mapas digitais representados por redes complexas, BP.DR
18/24414-2 - Ambiente para integração de técnicas para a extração de características e bases de dados complexos para o projeto MIVisBD, BP.TT
17/23780-2 - Recuperação por conteúdo de imagens médicas para apoio a decisão clínica usando a abordagem radiômica, BP.DR
18/11424-0 - Criação de uma infraestrutura de Armazém de Dados para Análise Visual voltada à saúde, BP.TT
18/06074-0 - Content-Based Image Retrieval using Selective Visual Attention, BP.PD
18/06228-7 - Detecção de padrões e anomalias em dados médicos usando Modelagem Matemática, BP.PD
17/24407-3 - Criação de uma infraestrutura de banco de dados para auxiliar estudos de radiômica, BP.TT
17/21512-0 - Avaliação de técnicas de junção por similaridade em fluxos de dados: estudo de caso na análise financeira, BP.IC - menos bolsas vinculadas
Assunto(s):Bases de dados  Big data  Mineração de dados  Consultas por similaridade  Processamento de imagens  Tomada de decisão  Registros médicos  Sistemas computadorizados de registros médicos 
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:bases de dados complexos | big data | Consultas por Similaridade | extração de características de imagens | Imagens Médicas | visual analytics | Banco de Dados e Processamento Gráfico

Resumo

Hoje, quase todas as atividades humanas geram e/ou demandam armazenar e processar conjuntos de dados cada vez maiores, que muitas vezes são diversos e complexos. Esse cenário de crescimento vertiginoso, que ocorre tanto no meio científico, acadêmico, empresarial e até mesmo nas atividades de lazer, demanda novos métodos eficientes para organização e acesso. Tal cenário está sendo chamado como a "era do big data". Atividades e sistemas relacionados à saúde estão no centro desse cenário, pois produzem grandes quantidades de dados diversificados e complexos. É importante que avancemos tecnologicamente, de modo a nos beneficiarmos desse volume de dados para ampliar o conhecimento das áreas, de modo, por exemplo, a apoiar o processo de tomada de decisão. Esse apoio à decisão em sistemas complexos está cada vez mais orientado pelas informações extraídas e o que se aprende desses grandes volumes de dados. Em um ambiente clínico, os Registros Eletrônicos dos Pacientes (REP) constituem uma plataforma propícia ao desenvolvimento de estratégias para extração de informações dos pacientes, seus perfis e mesmo de grupos que possuem uma mesma casuística. Neste projeto, pretende-se integrar suportes inovadores de bancos de dados, processamento de imagens e métodos de análise visuais de dados com base em REPs e repositórios de dados clínicos para reunir informações valiosas e significativas para a tomada de decisões que apoiem o diagnóstico e tratamento de pacientes. O tamanho e a complexidade das bases de dados de REPs oferecem grandes desafios de processamento, tanto em termos de desenvolvimento e aplicação de técnicas de análise e de extração de conhecimento, quanto ao apoio ao desenvolvimento de ferramentas práticas para uso clínico. No entanto, também incorporam uma infinidade de oportunidades para criar algoritmos e métodos capazes de exibir informações relevantes relacionadas com um paciente particular ou grupos de pacientes, que estariam usualmente ocultas pelo grande volume de dados. Além disso, uma manipulação eficiente desses dados possui alto potencial para tornar os REPs em uma plataforma mais eficaz para apoiar os profissionais de saúde, lidando com aplicações médicas de rápida demanda bem como decisões governamentais estratégicas em saúde. Neste projeto iremos desenvolver métodos e algoritmos que serão materializados em uma plataforma modular a ser disponibilizada para a comunidade da área, apoiando o cotidiano da tomada de decisões em sistemas de saúde. (AU)

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Publicações científicas (89)
(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)
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CAZZOLATO, MIRELA T.; RAMOS, JONATHAN S.; RODRIGUES, LUCAS S.; SCABORA, LUCAS C.; CHINO, DANIEL Y. T.; JORGE, ANA E. S.; DE AZEVEDO-MARQUES, PAULO MAZZONCINI; JR, CAETANO TRAINA; TRAINA, AGMA J. M.. The UTrack framework for segmenting and measuring dermatological ulcers through telemedicine. COMPUTERS IN BIOLOGY AND MEDICINE, v. 134, . (18/24414-2, 16/17078-0, 16/17330-1, 20/07200-9, 20/11258-2, 20/10902-5)
GIUNTINI, FELIPE TALIAR; DE MORAES, KAUE L.; CAZZOLATO, MIRELA T.; KIRCHNER, LUZIANE DE FATIMA; DOS REIS, MARIA DE JESUS D.; TRAINA, AGMA J. M.; CAMPBELL, ANDREW T.; UEYAMA, JO. Modeling and Assessing the Temporal Behavior of Emotional and Depressive User Interactions on Social Networks. IEEE ACCESS, v. 9, p. 93182-93194, . (13/07375-0, 20/11258-2, 18/24414-2, 18/17335-9, 16/17078-0, 20/07200-9)
GIUNTINI, FELIPE TALIAR; DE MORAES, KAUE L. P.; CAZZOLATO, MIRELA T.; KIRCHNER, LUZIANE DE FATIMA; DOS REIS, MARIA DE JESUS D.; TRAINA, AGMA J. M.; CAMPBELL, ANDREW T.; UEYAMA, JO. Tracing the Emotional Roadmap of Depressive Users on Social Media Through Sequential Pattern Mining. IEEE ACCESS, v. 9, p. 97621-97635, . (18/24414-2, 20/07200-9, 13/07375-0, 16/17078-0, 20/11258-2, 18/17335-9)
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MAGALHAES TENORIO, ARIANE PRISCILLA; FALEIROS, MATHEUS CALIL; FERREIRA JUNIOR, JOSE RANIERY; DALTO, VITOR FAEDA; ASSAD, RODRIGO LUPPINO; LOUZADA-JUNIOR, PAULO; YOSHIDA, HIROYUKI; NOGUEIRA-BARBOSA, MARCELLO HENRIQUE; DE AZEVEDO-MARQUES, PAULO MAZZONCINI. A study of MRI-based radiomics biomarkers for sacroiliitis and spondyloarthritis. INTERNATIONAL JOURNAL OF COMPUTER ASSISTED RADIOLOGY AND SURGERY, v. 15, n. 10, . (16/17078-0, 14/50889-7)
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