saúde

Machine learning para identificar patologias a partir de sinais médicos

Na palestra será apresentado os sinais médicos avaliados a partir do Eletrocardiograma, Raio-X e de tomografias, algumas técnicas que podem ser utilizadas para ajudar a identificação de patologias e os resultados obtidos com machine learning para a identificação de patologias no Grupo de Processamento de Sinais do IFPB.

Prof. Carlos Danilo Miranda Régis - D.Sc.

Aprendizado de máquinatituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia da Paraíba - IFPB. Doutor em Engenharia Elétrica na ênfase de Processamento de Sinais pela Universidade Federal de Campina Grande. Atualmente é líder do Grupo de Pesquisa em Processamento Digital de Sinais (GPDS) do IFPB e Editor Chefe da Revista Principia. Tem atuado em pesquisas na área de Processamento de Vídeo e Imagens e na área de Processamento de Sinais Biológicos.

Tecnologias de Telemedicina e Sequenciamento do Novo Coronavírus

Inicialmente será mostrada a importância do sequenciamento do genoma do novo coronavírus, utilizando a técnica de Nanoporos, de forma a entender sua origem, evolução e desenvolvimento de possíveis curas. Será mostrado o genoma (conjunto de RNA do novo coronavírus) e o sequenciamento das 30.000 letras (substâncias) que compõem o seu genoma. Finalmente, serão mostradas as várias gerações (1ª, 2ª e 3ª), mostrando a importância da técnica de Nanoporos para o sequenciamento do genoma do novo coronavírus.

Na apresentação seguinte, será mostrado um “Assistente Médico Portátil Integrado (AMPI), o qual estamos desenvolvendo na UFES para a medição de sinais multi-fisiológicos do usuário. O AMPI utiliza tecnologia de Telemedicina (para uso em aparelho de celular ou PC) para assistência ao diagnóstico da COVID-19. Será mostrado que o AMPI está sendo projetado para medir os sintomas mais comuns da COVID-19:

· Frequência Cardíaca e Pressão Arterial (já que as pessoas com problemas cardíacos estão incluídas no grupo de risco para a doença)

· Nível de saturação de oxigênio (associado à dificuldade respiratória e falta de ar relatadas por pacientes com casos mais graves da COVID-19)

· Temperatura corporal (para a detecção de febre, outro sintoma da COVID-19)

Possui Graduação em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal do Espírito Santo, Especialização em Automação Industrial, pelo Instituto de Automática Industrial ( Madri, Espanha), Doutorado em Ciencias Físicas (Electricidad y Electrónica) pela Universidad Complutense de Madrid (Madri, Espanha), e Pós-Doutorado em Interfaces Cérebro-Computador no Departamento de Electrónica da Universidad de Alcalá (Alcalá de Henares, Espanha), e em Próteses Mioelétricas de Membro Superior na School of Electrical and Computer Engineering da RMIT University (Melbourne, Austrália). Atualmente é Pesquisador 1D do CNPq e Professor Titular da Universidade Federal do Espírito Santo, atuando no Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, Programa de Pós-Graduação em Biotecnologia, e Doutorado RENORBIO.

Teodiano Freire Bastos Fillho - D.Sc.