| Processo: | 17/25497-6 |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Iniciação Científica |
| Data de Início da vigência: | 12 de fevereiro de 2018 |
| Data de Término da vigência: | 11 de maio de 2018 |
| Área de conhecimento: | Engenharias - Engenharia Biomédica - Bioengenharia |
| Pesquisador responsável: | Karl Heinz Kienitz |
| Beneficiário: | José Lucas de Alencar Saraiva |
| Supervisor: | Visakan Kadirkamanathan |
| Instituição Sede: | Divisão de Engenharia Eletrônica (IEE). Instituto Tecnológico de Aeronáutica (ITA). São José dos Campos , SP, Brasil |
| Instituição Anfitriã: | University of Sheffield, Inglaterra |
| Vinculado à bolsa: | 17/11272-2 - Predição da sepse: modelagem usando redes neurais e sua robustez, BP.IC |
| Assunto(s): | Sepse Robustez Inteligência artificial Redes neurais (computação) Aprendizagem profunda Pacientes |
| Palavra(s)-Chave do Pesquisador: | Deep Learning | Inteligência Artificial | Perturbações | Redes neurais | Robustez | sepse | Redes Neurais para Aplicação em Saúde |
Resumo A pesquisa desenvolvida pelo estudante no Brasil trata de instrumentos de modelagem da sepse. Sepse é uma condição clínica vulgarmente conhecida como "infecção generalizada". A pesquisa planejada para o estágio na Universidade de Sheffield complementa a pesquisa de iniciação científica feita no ITA, no Brasil, que por sua vez continua um trabalho feito em uma outra pesquisa de iniciação científica realizada no ITA em 2014/2015. Dada uma rede neural produzida no trabalho anterior, treinada para prognóstico de pacientes com sepse utilizando um banco de dados específico, o objetivo inicial do trabalho em curso é a validação e melhoria dessa rede neural por meio da integração de informações de um novo banco de dados. A investigação tratará do desafio de alcançar robustez em prognóstico de alta performance para pacientes sépticos com bancos de dados heterogêneos, os quais tem apenas correspondência parcial em suas colunas e que diferem em qualidade de registro.O objetivo da pesquisa a ser realizada na Universidade de Sheffield, na Inglaterra, é estudar a robustez da rede em relação a perturbações introduzidas de modo artificial nos bancos de dados utilizados para investigar a questão da qualidade dos dados usados. Além disso, deseja-se, com a orientação do professor Dr. Visakan Kadirkamanathan, o supervisor na instituição hospedeira, estudar topologias e métodos de treinamento alternativos para a rede neural, de modo a buscar uma rede mais robusta e mais eficiente para o prognóstico de pacientes com Sepse. Em particular, o foco vai estar em avanços recentes de inteligência artificial, como redes neurais de aprendizagem profunda. (AU) | |
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