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MultiMapas: análises espaço-temporais georreferenciadas de múltiplas epidemias

Processo: 20/16578-5
Modalidade de apoio:Bolsas no Brasil - Programa Capacitação - Treinamento Técnico
Data de Início da vigência: 01 de setembro de 2021
Data de Término da vigência: 31 de agosto de 2023
Área de conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Sistemas de Computação
Pesquisador responsável:Alexandre Cláudio Botazzo Delbem
Beneficiário:Gesiel Rios Lopes
Instituição Sede: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
Vinculado ao auxílio:13/07375-0 - CeMEAI - Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria, AP.CEPID
Assunto(s):Vigilância em saúde pública   Análise espaço-temporal   Otimização multiobjetivo   Mineração de dados
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Análise espaço-temporal | Mineração de dados de heterogêneos de múltiplas fontes | Multimorbidades | Múltiplas epidemias | otimização multiobjetivo | Toma de decisão multicritério | Mineração de Dados

Resumo

A proposta busca construir um sistema que ajude na tomada de decisões dos Departamentos de Vigilância em Saúde dos Municípios (Centros de Controle e Prevenção de Doenças). Uma das questões para tomada de decisão é a integração de informações de diversas fontes de forma consistente. Por exemplo, a Vigilância em Saúde lida com dados de pacientes em diferentes níveis de atendimento pelas unidades de Saúde, dos vetores de transmissão, de aspectos sócio-econômicos, de multimorbidades (que podem gerar confusão diagnósticos e agravos), bem como dos recursos do Sistema de Saúde distribuídos nas regiões da cidade. A tomada de decisão também requer a estruturação das informações com a representatividade adequada para o fenômeno em análise. As informações devem ser, por exemplo, agregadas segundo regiões censitárias, que podem diferir entre as regiões de dados sociais (como os do IBGE), epidemiológicos (Dengue) e mesmo entre dados de diferentes epidemias (Dengue e Síndromes Gripais). A granularidade no tempo também é importante uma vez que os ciclos epidemiológicos também podem diferir, além de aspectos sazonais. Dessa forma, o sistema deverá realizar uma análise longitudinal multivariada de dados de fontes heterogêneas, calibrando parâmetros espaço-temporais. Por fim, o sistema realizará a síntese das análises segundo múltiplos indicadores de qualidade. A interpretabilidade das análises é outro fator relevante, que deve ser apoiada por métodos de visualização capazes de mostrar a contribuição dos múltiplos fatores para cada um dos vários indicadores utilizados pelo Departamento de Vigilância. O desenvolvimento do sistema deve buscar a sua flexibilidade em termos de tipos de dados e inclusão de novas fontes de dados. Além disso, deve possibilitar fácil customização para contextos de outras cidades e regiões do país. (AU)

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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)
LOPES, GESIEL RIOS; DELBEM, ALEXANDRE C. B.; DA SILVA, ROBERTO FRAY; BIELENKI, CLAUDIO, JR.; VANNUCCHI, SERGIO HENRIQUE; DE MATTOS, LEME; SCATOLINI, DENISE; GHIGLIENO, FILIPPO; SARAIVA, ANTONIO MAURO. MultiMaps: a tool for decision-making support in the analyzes of multiple epidemics. PROCEEDINGS OF THE 3RD ACM SIGSPATIAL INTERNATIONAL WORKSHOP ON SPATIAL COMPUTING FOR EPIDEMIOLOGY, SPATIALEPI 2022, v. N/A, p. 4-pg., . (19/07665-4, 20/16578-5)