CV Lattes
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Secretaria da Saúde (São Paulo - Estado). 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
Atualmente é Professora Doutora na Universidade de São Paulo (USP) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Foi Professora Doutora do Departamento de Computação e Matemática (DCM) da Faculdade de Filosofia, Ciências e Letras de Ribeirão Preto (FFCLRP) da USP, de maio a novembro de 2024. Foi Pesquisadora de Pós-Doutorado pelo InCor com bolsa FAPESP, atuando na área de mineração de dados aplicada ao contexto médico dentro do projeto MIVisBD, juntamente com o ICMC-USP. Realizou estágio BEPE de Pós-Doutorado junto a Carnegie Mellon University (CMU). Foi bolsista de treinamento técnico da FAPESP, atuando no projeto MIVisBD no ICMC-USP. Doutora em Ciência da Computação e Matemática Computacional pelo ICMC-USP. Durante o doutorado, participou do Programa de Doutorado Sanduíche no Exterior (PDSE), com bolsa Capes, realizado no Instituto de Tecnologia de Karlsruhe (KIT), Alemanha. Tem interesse de pesquisa nos seguintes temas: Mineração de Grafos, Visualização, Detecção de Anomalias, Dados Complexos, Bancos de Dados, Análise e Mineração de Imagens e Aprendizado de Máquina. (Fonte: Currículo Lattes)
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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 integrar algoritmos e métodos que estão sendo desenvolvidos no projeto MIVisBD em uma plataforma acessível a diferentes clientes. Esse framework se faz necessário para agir como front-end para usuários da comunidade, tanto para aprender como para empregar novas técnicas criadas no projeto MIVisBD, além de dar suporte a futuros desenvolvimentos. O maior objetivo do…
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…
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