Gestão de Implantação e Validação das Ferramentas Computacionais Alinhadas a Atenção Integral às Pessoas com Doenças Raras

• Processo: 24/04976-7
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Programa Capacitação - Treinamento Técnico
• Data de Início da vigência: 01 de junho de 2024
• Data de Término da vigência: 31 de julho de 2024
• Área de conhecimento: Ciências da Saúde - Saúde Coletiva - Saúde Pública
• Pesquisador responsável: Domingos Alves
• Beneficiário: João Francisco Baiochi
• Instituição Sede: Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto (FMRP). Universidade de São Paulo (USP). Ribeirão Preto , SP, Brasil
• Vinculado ao auxílio: 23/10203-8 - Promoção da Atenção Integral às Pessoas com Doenças Raras: Fortalecimento da Rede de Atenção, Registro e Conscientização no Hospital das Clínicas de Ribeirão Preto, AP.PP
• Assunto(s): Ciência de dados Doenças raras Políticas públicas
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Atenção integral | Ciência de dados | doenças raras | Politicas Públicas | saúde digital | Saúde Digital

Resumo

O bolsista deverá exercer o papel de gerente e analista de projetos, sendo responsável por entender os requisitos do projeto e traduzi-lospara o desenvolvimento de software. Ele irá trabalhar com os pesquisadores para entender suas necessidades e garantir que o softwareatenda a essas demandas. Isso será realizado através de coleta e análise de requisitos, desenvolvimento de soluções, documentação desoluções através de modelagem de processos e diagramas, participação ativa da implementação de partes do código-fonte e por fimavaliação das soluções para determinar se estão atendendo às necessidades do projeto. Além disso, ele será responsável por desenvolverum plano de projeto a fim de convergir as três linhas de ação do projeto, desenvolvidas paralelamente pelos demais bolsistas.Adicionalmente, essas atividades irão englobar desenvolvimento e implementação de processos de qualidade, conduzindo auditoriaspara avaliar a eficácia do código-fonte desenvolvido em relação aos processos e objetivos a serem atingidos pelo projeto,desenvolvimento de modelos de aprendizado de máquina, que podem ser usados para apoiar a tomada de decisões ou gerar resultados,coleta e análise de dados para identificar padrões e tendências, utilizando tais dados para criar modelos que podem ser usados paraprever ou inferir resultados futuros e testes e depuração de sistemas de aprendizado de máquinas para garantir sua consistência. Serãoutilizadas uma variedade de técnicas para testar sistemas de Inteligência Artificial (IA), incluindo testes manuais, testes automatizados etestes de unidade.