Uso da inteligência artificial para a predição de sobrevida e construção de cenários com foco no câncer de colo de útero

• Processo: 25/00444-3
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
• Data de Início da vigência: 01 de fevereiro de 2025
• Data de Término da vigência: 31 de maio de 2026
• Área de conhecimento: Ciências da Saúde - Saúde Coletiva - Epidemiologia
• Pesquisador responsável: Tatiana Natasha Toporcov
• Beneficiário: Fernando Henrique de Albuquerque Maia
• Instituição Sede: Faculdade de Saúde Pública (FSP). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil
• Vinculado ao auxílio: 21/11794-4 - Controle do Câncer no estado de São Paulo (ConeCta-SP): do conhecimento à ação, AP.CCD
• Bolsa(s) vinculada(s): 25/08308-1 - Desenvolvimento e Validação de Ferramenta Interativa para Programação do Rastreamento do Câncer do Colo do Útero., BE.EP.PD
• Assunto(s): Neoplasias Inteligência artificial Saúde pública Sobrevida
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: câncer | Epidemiologia | Inteligência Artificial | Saúde Coletiva | Saúde Pública | Sobrevida | Sobrevida em câncer

Resumo

O Plano de Desenvolvimento de Pós-Doutorado de Fernando Henrique de Albuquerque Maia tem como objetivos avaliar a acurácia de algoritmos de inteligência artificial na predição de sobrevida de pacientes com câncer, com foco no câncer do colo do útero, em hospitais paulistas (2010-2019); desenvolver um dashboard interativo para visualização dos resultados da pesquisa, auxiliando políticas públicas; e colaborar na avaliação do rastreamento organizado do câncer do colo do útero. O plano prevê a publicação de artigos em periódicos de alto impacto, apresentações em congressos e elaboração de materiais técnicos para gestores. Além disso, inclui treinamento em ética e integridade científica, supervisão de estudantes, palestras e contribuição para disciplinas de graduação e pós-graduação. O bolsista também colaborará com equipes nacionais e internacionais, participará no desenvolvimento de propostas de financiamento e aprimorará habilidades em análise de dados epidemiológicos, aprendizado de máquina, redação científica e liderança. Este plano destaca seu potencial impacto no controle do câncer e no fortalecimento de competências avançadas em inteligência artificial aplicada à saúde pública.