Prognóstico médico avançado baseado em conceitos de grafos e redes neurais artificiais

• Processo: 19/04461-9
• Modalidade de apoio: Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Doutorado
• Data de Início da vigência: 01 de novembro de 2019
• Data de Término da vigência: 31 de outubro de 2020
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
• Pesquisador responsável: José Fernando Rodrigues Júnior
• Beneficiário: Gabriel Spadon de Souza
• Supervisor: Jimeng Sun
• Instituição Sede: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
• Instituição Anfitriã: Georgia Institute of Technology, Estados Unidos
• Vinculado à bolsa: 17/08376-0 - Análise e aperfeiçoamento de sistemas urbanos por meio de mapas digitais representados por redes complexas, BP.DR
• Assunto(s): Redes neurais (computação) Agrupamento de dados Aprendizagem profunda Processamento de linguagem natural
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Computational Phenotyping | Graph Neural Networks | Hierarchical Clustering | Graph Neural Networks

Resumo

Aprendizagem profunda (AP) provou ter sucesso em uma ampla gama de domínios, de acústica e imagens até processamento de linguagem natural. No entanto, aplicar aprendizado profundo a dados modelados como grafos é uma tarefa não trivial devido às propriedades únicas dos grafos. Recentemente, uma quantidade significativa de pesquisas têm sido dedicada a essa área, melhorando notavelmente técnicas de análise de grafos. Empregar estas novas técnicas no domínio médico ainda é sem precedentes, mas com grande potencial para contribuições ao analisar Registros Médicos Eletrônicos (RMEs) usando gráficos e redes neurais artificiais. Neste contexto, este projeto tem foco na atividade de fenotipagem computacional por meio da análise das entidades inerentes aos RMEs, estreitando as causas, sintomas, procedimentos e tratamentos de uma ou mais doenças com mais precisão do que os métodos anteriores e também com mais confiabilidade, concisão e auto-interpretabilidade através de agrupamento hierárquico semi-supervisionado em redes neurais de grafos (RNGs). As atividades relacionadas a tal tarefa incluem lidar com as várias questões relacionadas à aplicação da aprendizagem profunda no contexto específico de dados clínicos usando grafos. Esses problemas incluem demandas de pré-processamento para produzir conjuntos de dados clínicos grandes e limpos; modelagem de informações complexas por meio de grafos; aperfeiçoar as arquiteturas de AP em relação aos problemas específicos do tratamento prognóstico; rodadas de testes de treinamento iterativo para obter métodos altamente precisos; e validação clínica dos resultados. Os resultados esperados, por outro lado, são de amplo interesse para a comunidade científica nacional e internacional. (AU)

Publicações científicas

(5)

(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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SCABORA, LUCAS C.; SPADON, GABRIEL; OLIVEIRA, PAULO H.; RODRIGUES-JR, JOSE F.; TRAINA-JR, CAETANO; ACM. Enhancing recursive graph querying on RDBMS with data clustering approaches. PROCEEDINGS OF THE 35TH ANNUAL ACM SYMPOSIUM ON APPLIED COMPUTING (SAC'20), v. N/A, p. 8-pg., 2020-01-01. (16/17078-0, 16/17330-1, 18/17620-5, 18/20360-5, 17/08376-0, 19/04461-9)

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BRANDOLI, BRUNO; DE GEUS, ANDRE R.; SOUZA, JEFFERSON R.; SPADON, GABRIEL; SOARES, AMILCAR; RODRIGUES, JR., JOSE F.; KOMOROWSKI, JERZY; MATWIN, STAN. Aircraft Fuselage Corrosion Detection Using Artificial Intelligence. SENSORS, v. 21, n. 12, JUN 2021. (17/08376-0, 18/17620-5, 19/04461-9, 20/07200-9, 16/17078-0, 14/25337-0)

SPADON, GABRIEL; DE CARVALHO, ANDRE C. P. L. F.; RODRIGUES-JR, JOSE F.; ALVES, LUIZ G. A.. Reconstructing commuters network using machine learning and urban indicators. SCIENTIFIC REPORTS, v. 9, AUG 13 2019. (16/17078-0, 17/08376-0, 19/04461-9, 13/07375-0, 16/16987-7, 16/18615-0, 14/25337-0)