Processo: | 21/03048-0 |
Modalidade de apoio: | Bolsas no Brasil - Programa Capacitação - Treinamento Técnico |
Data de Início da vigência: | 01 de abril de 2021 |
Data de Término da vigência: | 31 de dezembro de 2021 |
Área de conhecimento: | Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação |
Pesquisador responsável: | André Gustavo Cavalcanti de Melo |
Beneficiário: | Grover Enrique Castro Guzman |
CNAE: |
Desenvolvimento e licenciamento de programas de computador customizáveis Atividades de atenção ambulatorial executadas por médicos e odontólogos Atividades de serviços de complementação diagnóstica e terapêutica |
Vinculado ao auxílio: | 20/05779-0 - IAssist - Assistente Médico, AP.PIPE |
Assunto(s): | Oncologia Oncologia pediátrica Desenvolvimento de software Diagnóstico por computador Diagnóstico de câncer Aprendizado computacional Inteligência artificial Informática médica |
Palavra(s)-Chave do Pesquisador: | Aplicativo móvel | Aprendizagem de Maquina | Inteligência Artificial | Oncologia | Oncologia Pediatrica | Sugestão de diagnóstico | Inteligência Artificial |
Resumo Atualmente, a quantidade de informações relacionadas à saúde dobra a cada dois anos em todo o mundo. Em 2020, esse volume passará a dobrar a cada 73 dias. Para se manter atualizado em sua especialidade, um médico precisaria estudar mais de 160 horas por semana [1]. Como nas demais especialidades médicas, esse fato também está criando uma lacuna ainda maior de conhecimento entre médicos oncologistas e não oncologistas. Não há dúvidas de que a definição de um diagnóstico correto é um objetivo perseguido por médicos de todas as especialidades e um dever profissional e ético para com seus pacientes. A maioria das neoplasias tem uma alta chance de cura se diagnosticadas precocemente e tratadas adequadamente. Além da prevenção primária, em que fatores de risco podem ser controlados, a detecção precoce também pode reduzir a mortalidade da doença. A demora no diagnóstico e a escassez de especialistas estão entre os principais fatores que colaboram para o aumento dos índices de mortalidade por câncer no Brasil. Esse cenário evidencia a necessidade do desenvolvimento de ações que favoreçam o acesso à informação médica qualificada, especialmente em locais com número insuficiente de médicos e especialistas. Ferramentas baseadas em Inteligência Artificial (IA) se apresentam como uma solução eficaz no auxílio ao diagnóstico, apesar de estarem, ainda, em estágio inicial de maturação no diz respeito à complexidade de tomada de decisões em ambientes clínicos. Desta forma, o projeto visa desenvolver um software baseado em IA para uso pela comunidade médica, em especial aquela localizada em regiões com carência de profissionais médicos especialistas em oncologia. O aplicativo utilizará dados provenientes de centros de referência em câncer, tais como o Hospital de Amor (nova denominação do Hospital de Câncer de Barretos) para processar dados clínicos e laboratoriais de pacientes, visando sugerir possíveis diagnósticos de vários tipos de câncer ao médico que realiza o atendimento primário que, muitas vezes, não possui conhecimento suficiente em oncologia. Desta forma, objetiva-se o encaminhamento do paciente no menor tempo possível a um centro de referência. Entre os clientes-alvo desse produto estão clínicas, hospitais e outros serviços de saúde públicos e privados. (AU) | |
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