Predição de sintomas de Fibromialgia e intensidade da dor utilizando métodos de aprendizado de máquina e variáveis neurobiológicas

• Processo: 24/20442-2
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Programa Capacitação - Treinamento Técnico
• Data de Início da vigência: 01 de dezembro de 2024
• Data de Término da vigência: 30 de abril de 2026
• Área de conhecimento: Interdisciplinar
• Acordo de Cooperação: CONFAP - Conselho Nacional das Fundações Estaduais de Amparo à Pesquisa
• Pesquisador responsável: João Ricardo Sato
• Beneficiário: Amanda Yumi Ambriola Oku
• Instituição Sede: Centro de Matemática, Computação e Cognição (CMCC). Universidade Federal do ABC (UFABC). Ministério da Educação (Brasil). Santo André , SP, Brasil
• Vinculado ao auxílio: 24/09675-5 - Explorando Determinantes da Fibromialgia com Inteligência Artificial - da Epigenética à Clínica: Uma coorte brasileira intergeracional (FIBROGEN), AP.R
• Assunto(s): Eletrofisiologia Inteligência artificial Neurociências
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Actimetria | Eletrofisiologia | Inteligência Artificial | Neurociência | Processamento de sinais biológicos

Resumo

No projeto principal proposto, haverá a coleta de uma grande diversidade de dados neurobiológicas e fisiológicas como marcadoresepigenéticos, limiar de dor ao calor, EEG em repouso, variabilidade da frequência cardíaca e dados de actimetria. Além disso, haverá umgrande volume de informações provenientes de diversos questionários e avaliações clínicas. O tratamento e análise deste grandevolume de dados demandará do expertise de um profissional experiente em técnicas de aprendizado de máquina e análise estatísticamultivariada. Desta forma, o bolsista de treinamento técnico deverá suprir as demandas analíticas e de processamento de dadosprovenientes do projeto principal.