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Paulo Nelson Filho

Ciências da Saúde

Odontologia
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  • desenvolvimento de estratégias de higiene bucal para crianças com transtorno do espectro autista e monitoramento pelos seus cuidadores utilizando recursos digitais e inteligência artificial.
  • O Transtorno do Espectro Autista (TEA) é um transtorno complexo do neurodesenvolvimento que afeta o comportamento. Grande parte das crianças com TEA não conseguem escovar os dentes sozinhas devido à superresponsividade sensorial e dificuldades motoras, sendo necessário o auxílio dos responsáveis. O objetivo deste estudo será desenvolver e validar uma ferramenta de orientação online e gratuita que utilizará estratégias de intervenções para capacitação da higiene bucal voltada para crianças com TEA monitoradas pelos seus cuidadores. Com esta finalidade a criação e conteúdo da plataforma serão resultado de ação transdisciplinar em diferentes campos do conhecimento (Odontopediatria e Pacientes Portadores de Necessidades Especiais, Tecnologia da Informação e Odontologia Coletiva). A coleta de dados será realizada em duas fases: Fase 1 onde será realizado teste do sistema operacional da plataforma por meio de questionário semiestruturado e autoaplicável (sociodemográfico do cuidador e do paciente; e interface do programa); Fase 2 onde a usabilidade e aceitabilidade da ferramenta será avaliada por meio de questionário sobre nível de satisfação, percepções sobre a facilidade e utilidade, recomendações e motivos que dificultam sua utilização. Durante o processo de implementação, estudos clínicos serão desenvolvidos visando avaliar diferentes materiais e métodos auxiliares e motivadores de escovação, com uso de pedagogia visual e escovação monitorada pela inteligência artificial (eficácia, tempo, sequência e pressão de escovação). A plataforma poderá ser utilizada tanto pelas crianças e seus familiares quanto por gestores e equipes de saúde multiprofissionais no SUS, utilizando a plataforma para capacitação e divulgação de orientações de higiene bucal para esta população, sem sobrecarregar presencialmente o sistema público de saúde. Os dados serão analisados de forma descritiva e serão calculados os odds ratio brutos (OR) e ajustados com os intervalos de 95% de confiança.
  • Universidade de São Paulo - SP - Brasil
  • 18/12/2023-31/12/2026
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Paulo Nobre

Engenharias

Engenharia Elétrica
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  • inteligência artificial e modelagem do sistema terrestre visando a detecção de eventos de extremos climáticos no contexto do brics ( acrônimo: aiesmx)
  • As mudanças climáticas globais representam uma ameaça real à estabilidade alimentar, política e econômica mundial; de tal monta, que somente a união de saberes e esforços de múltiplas nações pode contribuir de modo significativo para minorar tal ameaça. Este projeto aproxima pesquisadores do Brasil, China e Índia em modelagem climática, Inteligência Artificial e processamento de alto desempenho voltados ao desenvolvimento de um sistema de modelos do sistema terrestre e técnicas de Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina - IA/ML capazes de detectar e prever a ocorrência de enchentes, secas e ondas de calor extremas associadas ao aumento da concentração de gases de efeito estufa na atmosfera e desflorestamento. A detecção de eventos climáticos extremos representa um desafio per si, por duas razões principais: sua infrequência histórica e sua dependência de processos físicos não completamente resolvidos nos atuais modelos do Sistema Terrestre. A hipótese a ser investigada é a de que a combinação de ações antrópicas de desflorestamento e aumento da concentração de gases de efeito estufa e de aerossois atmosféricos representam fatores amplificadores da ocorrência de secas, inundações e ondas de calor extremas. Há evidências observacionais do aumento da frequência e intensidade dos fenômenos de secas prolongadas, inundações e ondas de calor no planeta, assim como resultados de modelos climáticos globais sugerindo que tais aumentos estejam ligados ao aumento da concentração de gases de efeito estufa na atmosfera e desmatamentos. A cooperação entre cientistas Brasileiros, Chineses e Indianos no aprimoramento de modelos do sistema terrestre estado da arte de seus países, integrados através de técnicas de IA/ML e técnicas de processamento de alto desempenho - HPC resultará, ao seu final com capacidade aumentada e mais precisa na detecção e previsão de eventos climáticos extremos no Brasil, na China e na Índia.
  • Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais - SP - Brasil
  • 22/12/2022-30/06/2026
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