Abordagem integrada de Banco de Dados e Inteligência Artificial para exploração de dados públicos de saúde com foco na medicina de precisão

• Processo: 25/13215-2
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
• Data de Início da vigência: 01 de setembro de 2025
• Data de Término da vigência: 31 de agosto de 2027
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
• Pesquisador responsável: André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
• Beneficiário: Renata Ribeiro dos Santos
• Instituição Sede: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
• Empresa: Universidade de São Paulo (USP). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC)
• Vinculado ao auxílio: 20/09835-1 - IARA - Inteligência Artificial Recriando Ambientes, AP.PCPE
• Assunto(s): Banco de dados Inteligência artificial Medicina de precisão
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Banco de dados | data lake | Inteligência Artificial | Medicina de Precisão | Inteligência Artificial

Resumo

A medicina de precisão é uma abordagem que tem como finalidade adaptar o tratamento de doenças conforme as características específicas de cada indivíduo. Para tanto, integra as informações do histórico clínico, como sintomas, resultados de exames, antecedentes familiares e estilo de vida, com a análise do perfil genético do paciente. Devido a diversidade e heterogeneidade de dados, diferentes métodos podem ser realizados para extrair informações relevantes e gerar conhecimento. Esses resultados podem subsidiar a formulação de políticas públicas em saúde, promovendo uma medicina mais personalizada, eficaz e alinhada às necessidades da população. Nesse sentido, este projeto de pesquisa de pós-doutorado tem como objetivo identificar e aplicar técnicas de Banco de Dados (BD) e Inteligência Artificial (IA) para a estruturação e análise dos diferentes tipos de dados considerados na medicina de precisão, de modo a direcionar as decisões clínicas. A integração entre essas duas áreas da computação amplia a quantidade, complexidade, diversidade e qualidade das análises que podem ser realizadas, o que expande o número de novos resultados que pode ser utilizado em estratégias de saúde de precisão. A pesquisa está vinculada ao projeto do data lake de dados públicos de saúde e será desenvolvida no Centro de Pesquisa Aplicada em Inteligência Artificial Recriando Ambientes (CPA IARA), vinculado ao Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da Universidade de São Paulo (USP), em parceria com instituições públicas e privadas dos estados de São Paulo e Paraná. Essa colaboração aumentará a quantidade de resultados gerados, o que possibilitará a replicação das análises para outros estados brasileiros. Os dados de saúde utilizados neste projeto são da população do município de Pompeia (SP). Essas informações são públicas e oriundas da Santa Casa de Pompeia. Este projeto de pesquisa de pós-doutorado tem duração de vinte e quatro meses e visa, como resultados, um conjunto de análises que possam contribuir de forma significativa para o avanço da medicina de precisão, e, assim, gerar conhecimentos que auxiliem na personalização do cuidado em saúde, a partir da integração de dados clínicos e genéticos.