Aplicação de técnicas computacionais para apoiar intervenções baseadas em gestão de casos para a prevenção de quedas em idosos da comunidade

• Processo: 25/05586-0
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de setembro de 2025
• Data de Término da vigência: 31 de agosto de 2026
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
• Pesquisador responsável: Jean Roberto Ponciano
• Beneficiário: Raul Ribeiro Teles
• Instituição Sede: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
• Assunto(s): Análise de dados Agrupamento de dados Mineração de dados Prevenção de quedas Queda
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Análise de Dados | Clustering | Mineração de Dados | Prevenção de quedas | quedas | técnicas de agrupamento | Mineração e Análise de Dados

Resumo

Prevenir quedas em idosos é de suma importância, haja vista o aumento da expectativa de vida e as consequências que uma queda pode trazer nos âmbitos físico (como fraturas, hospitalizações, morte), social (isolamento, sobrecarga da família) e econômico (custos para o indivíduo, família e sistema de saúde). Nesse contexto, o grupo de pesquisa CNPq Abordagem funcional e multiprofissional em Gerontologia (Departamento de Gerontologia/UFSCar) conduz intervenções baseadas em gestão de casos para a prevenção de quedas em idosos da comunidade de São Carlos-SP e região. Findada a intervenção de que trata o Projeto Regular FAPESP 2021/00181-1 (já finalizado), os pesquisadores do grupo analisaram sua efetividade --- em termos da aderência e da satisfação dos idosos participantes --- a partir de análises estatísticas e descritivas sobre os dados coletados. Este projeto de Iniciação Científica (IC) será conduzido no Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação da Universidade de São Paulo (ICMC/USP), possui duração prevista de um ano e pretende contribuir com os pesquisadores de Gerontologia a partir da aplicação de técnicas de Inteligência Artificial e mineração e visualização de dados que permitam extrair novos conhecimentos e aprender a partir dos dados históricos da intervenção conduzida. Isso trará novos insights e descobertas envolvendo padrões de queda, grupos de idosos e outros aspectos de interesse --- informações úteis que vão auxiliar especialistas e pesquisadores em novas intervenções, embasando e facilitando suas tomadas de decisão e, eventualmente, motivando novos estudos. O projeto será desenvolvido no âmbito do Grupo de Bases de Dados e Imagens (GBDI) do ICMC/USP, sendo este um grupo de pesquisa com vasta experiência na análise e manipulação de dados médicos e de saúde. O aluno terá, assim, todos os recursos e condições para realizar o projeto com êxito. (AU)