Vagas para bolsistas no projeto Previsão de Doenças Crônicas

 

O MDCC, através do Logia, está com inscrições abertas para bolsistas de mestrado e doutorado para o projeto de pesquisa Previsão de Doenças Crônicas. Os bolsistas atuarão no projeto CEREIA em parceria com o HAPVIDA, cuja organização se dá no Centro de Referência em Inteligência Artificial (CRIA-UFC)

Os bolsistas serão selecionados por mérito acadêmico, tendo em vista o perfil esperado e os requisitos necessários para realização da pesquisa.

 

O que é o Projeto?

Atualmente, doenças crônicas representam importante causa de morte e representam a maior fatia de custos de sistemas de saúde em todo o mundo. Tais doenças usualmente requerem cuidados de longo prazo, demoram a se manifestar e são de difícil cura. Dadas tais particularidades, muito esforço tem sido feito para a prevenção de doenças crônicas, tendo como alvo principal a mudança de estilo de vida. Entretanto, tais estratégias esbarram na resistência das pessoas em mudar os hábitos, visto que estas não sabem a quais doenças são mais suscetíveis, dados seus históricos familiar e médico.

A predição de doenças crônicas tem sido objeto de estudo há muitos anos. Porém, recentemente tais iniciativas ganharam ainda mais atenção devido à grande quantidade de dados de pacientes, gerados e armazenados em sistemas eletrônicos. Relatos médicos, resultados de exames, históricos de doenças e dados demográficos são alguns dos dados que podem ser utilizados por especialistas médicos para análise e predição de doenças crônicas. Usualmente estes especialistas utilizam o seu conhecimento e sua   experiência para reconhecimento de tais doenças com base nestas informações.

Apesar da disponibilidade de informações favorecer o trabalho do médico na tarefa de diagnóstico, a enorme quantidade de dados tende a dificultar a análise correta por humanos. Esta dificuldade advém tanto da quantidade de pacientes que devem ser analisados como também da quantidade de dimensões que devem ser avaliadas para cada paciente. Neste sentido, métodos de inteligência artificial são alternativas promissoras para o desenvolvimento de sistemas de auxílio à tomada de decisão médica.

Neste projeto serão desenvolvidas ferramentas de inteligência artificial para identificação de pacientes suscetíveis a doenças crônicas a partir dos vários dados disponíveis. A proposta abrange muitos desafios científicos, visto que os dados possuem origens diversas e naturezas distintas. Como fonte de informação, serão considerados dados estruturados de pacientes, bem como dados não estruturados, como textos de laudos médicos. É importante salientar que o produto final deste projeto não visa ser um sistema autônomo de detecção de doenças crônicas, mas um sistema que recomendará ao médico especialista quais pessoas são mais propensas a tais doenças. Desta forma, o sistema cumpre o seu papel em reduzir a carga de trabalho do especialista e ampliar a sua capacidade de análise, sem excluir o especialista do processo de decisão

 

Vagas para bolsistas:

●        1 bolsa para Mestrado;

●        1 bolsa para Doutorado;

 

Período de duração da bolsa: até 24 meses para bolsa de mestrado e até 48 meses para bolsa de doutorado

 

Modalidade de Contratação

●        Bolsa FAPESP - Os valores das bolsas concedidas pela FAPESP estão disponíveis em https://fapesp.br/valores/bolsasnopais;

 

Requisitos:

●        Estar regularmente matriculado no Programa de Mestrado e Doutorado em Ciência da Computação (MDCC) da UFC;

●        As bolsas da FAPESP são concedidas em regime de dedicação integral à pesquisa, ficando o Bolsista impedido de:

○        Exercer profissionalmente qualquer outra atividade, remunerada ou não, que não esteja relacionada à execução do projeto de pesquisa aprovado;

○        Ser sócio-gerente ou participar da administração de sociedade privada.

 

Etapas da seleção

Envio do e-mail de inscrição até:	30/05/2023
Resultado da análise de currículo e histórico	30/05/2023
Resultado final	31/05/2023

 

Inscrição

Os interessados devem enviar um email para Este endereço de e-mail está protegido contra spambots. Você deve habilitar o JavaScript para visualizá-lo. com o histórico escolar e currículo lattes.