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Projetos de Pesquisa

 

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Mauricio Simoes Abrao

Ciências da Saúde

Medicina
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  • modelo preditivo para o diagnóstico de endometriose através de machine learning
  • Endometriose é uma doença ginecológica benigna, caracterizada pela presença de células do endométrio fora do útero que afeta 5-10% das mulheres em idade fértil, e corresponde a 20-30% das mulheres com sub-infertilidade. É uma doença debilitante e de difícil diagnóstico. Estima-se que demore em média 7 anos entre os primeiros sintomas e o fechamento do diagnóstico. Na área de saúde, algoritmos supervisionados de machine learning já foram utilizados como método de ajuda ao diagnóstico em diversas áreas. Para a endometriose, poucos estudos avaliaram sua eficácia. Nosso objetivo é o estabelecimento de um algoritmo que seja um modelo preditivo de auxílio ao diagnóstico de endometriose utilizando machine learning. O foco do algoritmo serão dados clínicos e imagens de ressonância magnética (RM) em um paradigma do tipo ensemble. Será realizado estudo retrospectivo cuja casuística será composta de aproximadamente 3000 pacientes incluídas no Banco de Registro Endometriose, operadas no período de 2008 a 2023. Serão incluídas mulheres submetidas a laparoscopia com confirmação histológica de endometriose (grupo endometriose) ou ausência de doença (grupo controle). O algoritmo será composto de uma versão proprietária da rede neural convolucional do tipo U-Net, e árvores de decisão no paradigma XGBoost. As imagens de RM passaram pela rede neural. A saída da rede neural se junta então aos dados clínicos e esse conjunto será entradas para as árvores de decisão. A saída final é a probabilidade da paciente ter endometriose. O desempenho do algoritmo será medido pela sua acurácia, sensibilidade, especificidade, e área sob a curva ROC (Receiver operating characteristic curve). A solução inova por ser um produto onde os dados são fornecidos pelo profissional de saúde e a conclusão sobre o diagnóstico é mostrada. O SUS terá uma ferramenta que diminui fortemente o tempo de diagnóstico das pacientes, levando a maior eficiência e velocidade no início do tratamento adequado.
  • Real e Benemérita Associação Portuguesa de Beneficência SP - SP - Brasil
  • Tue Dec 12 00:00:00 BRT 2023-Thu Dec 31 00:00:00 BRT 2026
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Maurício Tavares

Ciências Sociais Aplicadas

Museologia
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  • modernização e aprimoramento do museu de ciências naturais da universidade federal do rio grande do sul: um espaço especializado na vida marinha
  • Vide projeto anexo
  • Universidade Federal do Rio Grande do Sul - RS - Brasil
  • Mon Jan 02 00:00:00 BRT 2023-Mon Nov 30 00:00:00 BRT 2026
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Mauricio Uriona Maldonado

Engenharias

Engenharia de Produção
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  • sistema de apoio à decisão para geração de cenários de produção de hidrogênio verde no brasil
  • O hidrogênio verde desempenha um papel fundamental na mitigação da mudança climática. Além disso, uma economia de hidrogênio verde é vista como uma forma de fortalecer a segurança energética, reestruturar a infraestrutura energética existente e revitalizar os setores industriais. O Brasil é um dos países com a matriz energética mais limpa, considerando principalmente o uso de energia renovável para o setor elétrico e o uso de biocombustíveis para o setor de transportes. No entanto, há duas questões importantes para a produção e o uso do hidrogênio verde. A primeira diz respeito à fonte de geração usada para produzir o hidrogênio verde que, idealmente, deve ser limpa; a segunda está relacionada à viabilidade técnico-econômica de integrar o hidrogênio verde ao sistema energético brasileiro, como o sistema de transporte, mas também a outros usuários industriais, como a indústria siderúrgica. Diante destas lacunas, este projeto de pesquisa tem por objetivo desenvolver um sistema de apoio à decisão que auxilie na geração e avaliação de cenários de produção de hidrogênio verde no Brasil até o ano de 2050. Para tal, a cadeia de suprimentos de hidrogênio verde no Brasil será mapeada e posteriormente, modelada computacionalmente, dentro do paradigma de gêmeo digital. Dados quantitativos e qualitativos (por meio de entrevistas com stakeholders) serão levantados para alimentar o modelo computacional. O sistema de apoio à decisão será aplicado em pelo menos um hub de hidrogênio verde no país (complexo portuário-industrial) que atualmente produza ou esteja em planejamento de produzir hidrogênio verde nos próximos anos. Espera-se que o desenvolvimento do sistema de apoio à decisão e a sua aplicação contribuam para o desenvolvimento do setor de Hidrogênio verde no país.
  • Universidade Federal de Santa Catarina - SC - Brasil
  • Mon Dec 04 00:00:00 BRT 2023-Thu Dec 31 00:00:00 BRT 2026
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Maurílio Castro de Matos

Ciências Sociais Aplicadas

Serviço Social
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  • serviço social na história: questão social, movimentos e lutas sociais - américa latina e europa (1960-2020)
  • A investigação enfatiza os fundamentos históricos e teórico-metodológicos na ótica do Serviço Social na história, considerando o legado das vinculações da profissão com as lutas e movimentos sociais nos processos de ruptura com o conservadorismo, na (re)produção das relações sociais capitalistas, no período de 1960-2020. A pesquisa contém dois eixos norteadores que orientam a delimitação dos objetos dos subprojetos, considerando história, teoria e método como princípios analíticos que se fundam na totalidade: 1. a questão social em suas bases históricas, suas expressões contemporâneas nas realidades nacionais e as formas de enfrentamento pelas classes sociais e pelo Estado, destacando as mediações profissionais; 2. aproximações da profissão com as lutas e as organizações das classes trabalhadoras e suas incidências nos fundamentos, na formação, no trabalho, na organização profissional, na pesquisa e na produção teórica do Serviço Social. Busca-se caracterizar os processos históricos, analisando a aproximação do Serviço Social com os interesses dos trabalhadores - circunscritos ao âmbito das desigualdades e resistências sociais de classe, etnia, gênero, geração, território e sexualidade. A investigação será desenvolvida através de pesquisa em rede internacional, articulando subgrupos em universidades da Argentina, Brasil, Chile, Colômbia, Uruguai, Espanha, Portugal e Reino Unido, com a realização de Simpósios, Missões, Eventos e publicações que visam o fortalecimento do Serviço Social como área de conhecimento e profissão, além de contribuir para a internacionalização dos Programas de Pós-graduação envolvidos e formação de novos pesquisadores. Abarcará pesquisa documental, bibliográfica e de campo, divulgação dos resultados por comunicações, artigos, capítulos e organização de livros. A última coletânea conterá os resultados finais da investigação com tradução para o espanhol e o inglês.
  • Universidade do Estado do Rio de Janeiro - RJ - Brasil
  • Sun Dec 03 00:00:00 BRT 2023-Thu Dec 31 00:00:00 BRT 2026
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Mauro Antônio Alves Castro

Ciências Biológicas

Genética
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  • desenvolvimento de ferramentas de bioinformática para reconhecimento de padrões em dados ômicos (dna, rna e proteína) de tecidos totais e células únicas
  • O tamanho e a complexidade dos dados moleculares gerados por técnicas de genômica funcional demandam uma constante procura por métodos inovadores. Atualmente é possível sequenciar o código genético de um organismo a um custo acessível, gerando quantidades massivas de dados. Entretanto, o estado da arte das técnicas computacionais para a predição de padrões em dados de genômica funcional não são totalmente eficazes, sendo um desafio propor novos métodos para extrair informação destes dados. O sequenciamento genômico de um organismo é apenas uma parte do processo de descoberta do conhecimento, sendo etapas fundamentais a montagem do genoma, anotação de genes, classificação funcional, identificação de polimorfismos, detecção de variantes, identificação de genes marcadores, entre outras. Existe grande demanda por métodos computacionais capazes de caracterizar e classificar de forma eficiente esse grande volume de dados biológicos. Por mais de uma década nosso grupo de pesquisa desenvolve métodos computacionais para atender esta demanda, com foco no estudo do genoma funcional, em colaboração com diversos parceiros nacionais e internacionais. O presente projeto visa dar continuidade à construção destas estratégias, aplicadas ao desenvolvimento de novas metodologias de biologia de sistemas para o estudo de interações em redes de regulação gênica, com uso de abordagens de aprendizado de máquina para classificação de sequências biológicas de diferentes contextos e granularidades. Este projeto também propõe soluções metodológicas com ganho de eficiência e escala dado o elevado volume de dados biológicos, bem como a necessidade de escalabilidade dos métodos propostos. Antecipamos que nossas ferramentas computacionais irão contribuir no entendimento de interações funcionais em sistemas biológicos, com aplicações na área da medicina molecular e biotecnologia agrícola.
  • Universidade Federal do Paraná - PR - Brasil
  • Wed Nov 30 00:00:00 BRT 2022-Sun Nov 30 00:00:00 BRT 2025
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