Detecção de padrões e anomalias em dados médicos usando Modelagem Matemática

• Processo: 18/06228-7
• Linha de fomento: Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
• Vigência (Início): 01 de maio de 2018
• Vigência (Término): 30 de abril de 2020
• Área do conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
• Pesquisador responsável: Agma Juci Machado Traina
• Beneficiário: Bruno Squizato Faiçal
• Instituição-sede: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
• Vinculado ao auxílio: 16/17078-0 - Mineração, indexação e visualização de Big Data no contexto de sistemas de apoio à decisão clínica (MIVisBD), AP.TEM
• Assunto(s): Diagnóstico por imagem Mineração de dados Análise de imagens Modelos matemáticos Informática médica Sistemas computadorizados de registros médicos Registros eletrônicos de saúde

Resumo

Este projeto de pesquisa de pós-doutorado tem como objetivo investigar a seguinte questão: Como podemos descobrir padrões úteis e necessários em grandes conjuntos de dados de registros eletrônicos de saúde e apresentar essas informações aos profissionais de saúde de uma maneira fácil e direta? A hipótese deste projeto é que Modelos Matemáticos apoiados por algoritmos de mineração de dados são ferramentas efetivas para detectar e explicar padrões ocultos em conjuntos de dados de registros eletrônicos de pacientes, incluindo imagens. Pretendemos usar métodos de visualização para transmitir os resultados aos especialistas da área. (AU)