CV Lattes
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Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina da USP (HCFMUSP). Instituto do Coração Professor Euryclides de Jesus Zerbini (INCOR) (Instituição Sede da última proposta de pesquisa) País de origem: Brasil
Graduado em Engenharia Elétrica (1985), com especialização em Ciências da Computação (1985) e doutorado em Engenharia Elétrica (1995), todos pela Universidade de São Paulo (USP). Foi pesquisador visitante no Image Science Institute, Utrecht University (1996), e na University of Southern California (2006-2007). É Diretor do Serviço de Informática e do Laboratório de Informática Biomédica do InCor HCFMUSP, Professor Associado (Livre-docente) na Faculdade de Medicina da USP e Membro Eleito (2020) da International Academy of Health Sciences Informatics (IAHSI). Possui mais de 30 anos de experiência em Engenharia e Informática Biomédica, com foco em processamento de sinais biológicos e imagens médicas. (Fonte: Currículo Lattes)
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O foco desde projeto de pesquisa Temático são os desafios de gerenciar e integrar dados de saúde multimodais para descoberta de conhecimento, visando extrair informações significativas de grandes volumes de dados de saúde complexos e diversos, criando, desenvolvendo e se beneficiando de técnicas de Big Data e Inteligência Artificial (IA) em Ciências da Saúde. Hoje, quase todas as atividad…
O objetivo principal desta proposta e transferir para o Sistema de Saúde aplicativos médicos inovadores, orientados para o diagnóstico, tratamento, planejamento cirúrgico, treinamento e suporte à decisão auxiliados por computador. O Instituto Nacional de Ciência e Tecnologia em Medicina Assistida por Computação Científica (INCT-MACC) vem permitindo, desde 2008, integrar com sucesso uma re…
O uso de sistemas de telemedicina permite ampliar a assistência médica cardiológica para as populações de regiões carentes e mais afastadas de centros urbanos. Isso é especialmente importante em nosso país, de dimensões continentais e com milhões de pacientes usuários do sistema público de saúde. Este projeto tem como objetivo o desenvolvimento de uma ferramenta de análise e classificação…
Hoje, quase todas as atividades humanas geram e/ou demandam armazenar e processar conjuntos de dados cada vez maiores, que muitas vezes são diversos e complexos. Esse cenário de crescimento vertiginoso, que ocorre tanto no meio científico, acadêmico, empresarial e até mesmo nas atividades de lazer, demanda novos métodos eficientes para organização e acesso. Tal cenário está sendo chamado …
Nas últimas duas décadas, muitas instituições de saúde no Brasil migraram seus Prontuários de Paciente em papel para mecanismos digitais de aquisição e guarda de informações pelo desenvolvimento e implantação de Prontuários Eletrônicos do Paciente (PEP), ou Registros Eletrônicos de Saúde (RES). A implantação dos RES vem crescendo em ritmo acelerado no país. Essa nova forma de manipular os…
O objetivo deste trabalho é classificar sinais digitais de ECG utilizando técnicas de aprendizado profundo (deep learning). Inicialmente, serão utilizadas bases de dados públicas, como a Physionet (https://physionet.org/) e, posteriormente, a base de dados do InCor (Instituto do Coração - HC-FMUSP). As etapas a serem desenvolvidas são: Etapa 1: classificação de imagens de traçados de ECG,…
As instituições de saúde armazenam os dados dos pacientes (Registros Eletrônicos de Pacientes - REP) em seus próprios repositórios, usando as particularidades estruturais definidas em cada instituição para realizar suas atividades. No entanto, os dados de um determinado indivíduo estão geralmente espalhados por muitos repositórios em diferentes instituições e formatos levando à necessidad…
O objetivo do trabalho é construir uma infraestrutura baseada nos dados armazenados nos bancos de dados clínicos do InCor e outros 24 Hospitais da Rede Pública do Estado de São Paulo. A primeira e mais onerosa tarefa na alçada deste objetivo é a limpeza dos dados. Sistemas Analíticos Visuais encompassam ferramentas de apoio a decisão em saúde, e portanto, precisam fornecer informação conf…
A descoberta de anomalias e padrões é essencial para diversas aplicações e áreas, tais como na detecção de COVID-19 em Raio-X de tórax e na detecção de fraturas em ressonâncias magnéticas para aplicações médicas, bem como em aplicações de crédito financeiro e na detecção de robôs em redes sociais. A abordagem de mineração é dependente de aplicação, e os padrões descobertos devem ser mostr…