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Vinicius Ponte Machado

Ciências da Saúde

Medicina
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  • modelo de predição de dados clínicos em pacientes com calazar baseado em aprendizagem de máquina
  • O calazar nas Américas é causado pelo protozoário Leishmania infantum transmitido pela picada de flebotomíneos fêmeas infectadas do gênero Lutzomyia sp. Diversos fatores de prognóstico têm sido estudados com o objetivo de quantificar a gravidade da doença e a probabilidade de morte. A identificação precoce de pacientes com maior risco de evoluir para doença grave e morte é crucial para a implementação de medidas terapêuticas e preventivas; isso poderia reduzir a morbidade e a mortalidade causadas pelo calazar. OBJETIVO: Criar um modelo preditivo baseado Inteligência Artificial (IA) para inferir dados clínicos ausentes, além de estimar prognósticos do avanço das intervenções em pacientes com calazar. METODOLOGIA: Estudo transversal com 7000 pessoas admitidas no Instituto de Doenças Tropicais Natan Portela com sintomas sugestivos de calazar e com diagnóstico laboratorial. Foram incluídos indivíduos de ambos os sexos de todas as idades. Serão realizados experimentos utilizando diversos tipos de algoritmos de AM visando alcançar as melhores taxas de acerto para estimar valores de dados clínicos inexistentes. INOVAÇÃO: A predição de valores baseados em IA em um ambiente de diagnóstico clínico possui caráter tecnológico e inovador, pois pode ajudar a melhorar a qualidade do atendimento ao paciente, reduzir erros e aumentar a eficiência do sistema de saúde. Uma plataforma eletrônica para auxílio ao diagnóstico contribuir para que os profissionais de saúde tenham acesso às informações do paciente, incluindo histórico médico, resultados de exames e outros dados importantes. RELEVÂNCIA: A inteligência artificial pode ser usada para analisar dados do paciente, como histórico médico, resultados de exames e outros fatores, para ajudar a determinar a gravidade da condição do paciente e a urgência do atendimento necessário. Isso pode ajudar os profissionais de saúde a tomar decisões mais informadas sobre como priorizar o atendimento aos pacientes.
  • Universidade Federal do Piauí - PI - Brasil
  • 13/12/2023-31/12/2026
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Virgilio Jose Martins Ferreira Filho

Engenharias

Engenharia de Produção
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  • elaboração de planta piloto para reciclagem de cobalto (co), alumínio (al) e cobre (cu) proveniente de baterias de íon lítio inservíveis
  • As baterias têm se desenvolvido rapidamente e introduzidas com sucesso no mercado nos últimos anos. As aplicações mais comuns são fontes de energia para telefones celulares, laptops, e outros dispositivos portáteis. No entanto, um grande desenvolvimento está acontecendo em aplicações maiores, como em veículos elétricos, veículos industriais, máquinas portuárias, veículos de mineração e navios, por serem ambientalmente melhores que a energia proveniente da queima de combustíveis fósseis. As novas aplicações para as baterias demandarão enormes quantidades de metais e produtos especiais (folhas de cobre e alumínio, eletrólito, cobalto, lítio, polímeros, agentes de ligação, grafite, aditivos condutivos). Isso ao longo prazo, acarretará em valores decrescentes de reservas de minérios de metais facilmente exploráveis e influenciará nas suas disponibilidades. Além disso, aumentará a quantidade de resíduos sólidos gerados no fim de suas vidas úteis os quais precisarão de uma destinação adequada ambientalmente sustentável. Desse modo, estudos voltados para o desenvolvimento de processos para reciclagem de minerais de baterias se tornam cada vez mais importantes, visto que, a sua disposição inadequada pode acarretar sérios problemas por conta da presença de substâncias tóxicas e inflamáveis em sua composição e, ainda, a reciclagem contribui para minimizar os impactos do consumo de recursos minerais. A presente proposta tem por objetivo aumentar o Nível de Maturidade Tecnológica (TRL -Tecnology Readiness Level) de um processo de reciclagem de minerais de baterias de íon lítio desenvolvido no Laboratório de Química do SAGE (Núcleo Professor Rogerio Valle de Produção Sustentável) pertencente a COPPE/UFRJ através de um scale up por meio da construção de uma planta piloto a fim de otimizar os processos para um futuro desenvolvimento em escala industrial corroborando com desenvolvimento científico e tecnológico e a inovação do País na área de reciclagem de minerais de baterias
  • Universidade Federal do Rio de Janeiro - RJ - Brasil
  • 08/12/2022-31/12/2026
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