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 2021
• 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)

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)

FREITAS, HEITOR; FAICAL, BRUNO S.; CARDOSO E SILVA, ALEF VINICIUS; UEYAMA, JO. Use of UAVs for an efficient capsule distribution and smart path planning for biological pest control. COMPUTERS AND ELECTRONICS IN AGRICULTURE, v. 173, JUN 2020. Citações Web of Science: 0.