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Predição de Desfechos Clínicos e Econômicos por Meio de Representações Semânticas MultiModais de Pacientes Resilientes a Drifts Temporais

Processo: 24/03126-0
Modalidade de apoio:Bolsas no Brasil - Programa Capacitação - Treinamento Técnico
Data de Início da vigência: 01 de abril de 2024
Data de Término da vigência: 31 de março de 2025
Área de conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
Acordo de Cooperação: MCTI/MC
Pesquisador responsável:Marcos André Gonçalves
Beneficiário:Guilherme Dal Bianco
Instituição Sede: Instituto de Ciências Exatas (ICEx). Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG). Ministério da Educação (Brasil). Belo Horizonte , SP, Brasil
Empresa:Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG). Instituto de Ciências Exatas (ICEx)
Vinculado ao auxílio:20/09866-4 - Centro de Inovação em Inteligência Artificial para a Saúde (CIIA-Saúde), AP.PCPE
Assunto(s):Aprendizado computacional
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Aprendizado de Máquina | Drifts Temporais | Predição de custos | Predição de desfechos de saúde | Inteligência Artifical

Resumo

O objetivo (geral) é desenvolver novas ferramentas de IA, capazes de auxiliar os profissionais de saúde no diagnóstico e prognóstico, com foco inicial para a COVID-19, mas com ampliação para novos desfechos, tais como necessidade de terapia intensiva, ventilação mecânica e diálise; complicações cardiovasculares; sintomas pós-COVID; e modelos para predição de custos no tratamento de pacientes com base no perfil de consumo de recursos em suas rotas (trajetórias) de cuidado. Como objetivos específicos, pretendemos responder às perguntas de pesquisa:(i) É possível desenvolver novas estratégias de representação de pacientes que integrem dados multimodais de várias fontes para a predição efetiva de desfechos clínicos e econômicos? (ii) Essas representações, juntamente com novas estratégias de mitigação dos drifts temporais [5], permitem reduzir os efeitos desses drifts em dados econômicos e de saúde?

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