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Fusão e extração de informação pessoal do paciente para criação de redes complexas heterogêneas de informação biomédica

Processo: 17/13301-0
Modalidade de apoio:Bolsas no Brasil - Programa Capacitação - Treinamento Técnico
Data de Início da vigência: 01 de agosto de 2017
Data de Término da vigência: 28 de fevereiro de 2018
Área de conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Sistemas de Computação
Pesquisador responsável:Alessandra Alaniz Macedo
Beneficiário:Ronen Rodrigues Silva Filho
Instituição Sede: Faculdade de Filosofia, Ciências e Letras de Ribeirão Preto (FFCLRP). Universidade de São Paulo (USP). Ribeirão Preto , SP, Brasil
Vinculado ao auxílio:16/13206-4 - Enriquecimento Semântico de Informação Biomédica a partir da Criação de Redes Complexas Heterogêneas, AP.R
Assunto(s):Redes de informação   Redes complexas   Extração de conhecimento   Fontes de informação
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Redes Complexas | Redes de Informação | Extração e fusão de informação biomédica

Resumo

A manipulação de tipos diferentes de dados e informação como textos, imagens e sinais sugere a necessidade de analisá-los em conjunto, mas principalmente as suas conexões, a fim de extrair informação ou gerar conhecimento úteis. Em diversos domínios e áreas, as informações estão representadas em nós de rede de informação, os quais geram informações muitas vezes complementares, formando numerosas e sofisticadas redes. Essas redes podem ser caracterizadas como homogêneas e heterogêneas. As redes homogêneas são redes compostas apenas por nós com um único tipo de dado, por exemplo, o vínculo que une duas pessoas em uma rede social. Por outro lado, as redes heterogêneas possuem dados de tipos diferentes como, por exemplo, no Flickr, as fotos estão ligadas por meio de usuários, grupos, tags e comentários. A heterogeneidade das informações e suas conexões implicam em diferentes significados semânticos, os quais podem levar a descoberta de um conhecimento refinado e oculto, por estar em um emaranhado de informações. Este projeto propõe a definição de processos de junção de informações de fontes heterogêneas que tratem informações pessoais do paciente com diferentes representações conceituais e contextuais para criação de redes complexas heterogêneas de informação biomédica. Trabalhos prévios de suporte desenvolvidos pela orientadora e seus alunos serão utilizados. Pretende-se contribuir com a diminuição da lacuna semântica existente entre informações complementares. (AU)

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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)
BULCAO-NETO, RENATO F.; NETO, VALDEMAR V. GRACIANO; MACEDO, ALESSANDRA ALANIZ; IEEE. A Reference Architecture for Healthcare Systems with Coded Terminology Support. 2022 INTERMOUNTAIN ENGINEERING, TECHNOLOGY AND COMPUTING (IETC), v. N/A, p. 6-pg., . (17/13301-0, 16/13206-4)
MELONI, FERNANDO; SICCHIERI, BIANCA B.; MANDRA, PATRICIA; BULCAO-NETO, RENATO DE FREITAS; MACEDO, ALESSANDRA ALANIZ; IEEE. Detection and Evaluation of Speech Intelligibility with Speech Tool. 2022 XVLIII LATIN AMERICAN COMPUTER CONFERENCE (CLEI 2022), v. N/A, p. 9-pg., . (16/13206-4, 17/13301-0)