{"id":1423,"date":"2019-01-01T11:10:15","date_gmt":"2019-01-01T13:10:15","guid":{"rendered":"https:\/\/webhomserverphp82.asav.org.br\/softwarelab\/?p=1423"},"modified":"2020-02-14T11:11:53","modified_gmt":"2020-02-14T14:11:53","slug":"perspectivas-para-o-acompanhamento-automatizado-de-informacoes-em-servicos-de-saude-com-foco-em-fusao-de-dados-multimodais-e-processamento-de-linguagem-natural-de-dados-nao-estruturados","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/unisinos.br\/softwarelab\/pt\/perspectivas-para-o-acompanhamento-automatizado-de-informacoes-em-servicos-de-saude-com-foco-em-fusao-de-dados-multimodais-e-processamento-de-linguagem-natural-de-dados-nao-estruturados\/","title":{"rendered":"Perspectivas para o acompanhamento automatizado de informa\u00e7\u00f5es em servi\u00e7os de sa\u00fade com foco em fus\u00e3o de dados multimodais e processamento de linguagem natural de dados n\u00e3o estruturados"},"content":{"rendered":"<p><strong>Descri\u00e7\u00e3o:<\/strong> O principal objetivo deste trabalho \u00e9 avaliar as perspectivas da integra\u00e7\u00e3o de t\u00e9cnicas de Aprendizagem Profunda (Deep Learning) com t\u00e9cnicas de Processamento de Linguagem Natural e com Teorias Lingu\u00edsticas, de modo a proporcionar o acompanhamento automatizado de dados n\u00e3o estruturados em sa\u00fade, incluindo nesse processo a fus\u00e3o de dados multimodais. Desta forma, poder\u00e1 ser utilizado de forma efetiva o conjunto de dados m\u00e9dicos existente atualmente em registros m\u00e9dicos e em outras fontes, tais como exames cl\u00ednicos, ou sensores de sinais fisiol\u00f3gicos, por exemplo. Isso n\u00e3o \u00e9 poss\u00edvel de ser feito manualmente devido ao alto volume existente, cuja tend\u00eancia \u00e9 o aumento em larga escala. Esta abordagem possibilitar\u00e1 que sejam obtidas, comparadas e relacionadas automaticamente informa\u00e7\u00f5es sobre diferentes processos em execu\u00e7\u00e3o rotineira em institui\u00e7\u00f5es de sa\u00fade. Isso \u00e9 relevante para setores internos \u00e0s institui\u00e7\u00f5es de sa\u00fade, bem como para aqueles setores externos situados junto \u00e0s entidades governamentais, pois permite a estes setores que suas decis\u00f5es sobre or\u00e7amento, an\u00e1lise de qualidade, planejamento e an\u00e1lise de tend\u00eancias ou de situa\u00e7\u00f5es cr\u00edticas, entre outras, sejam tomadas com base em um cen\u00e1rio com maior riqueza de detalhes do que \u00e9 poss\u00edvel atualmente. Um segundo ponto relevante \u00e9 a capacidade de uso dos modelos que podem ser obtidos com vistas \u00e0 gera\u00e7\u00e3o de simula\u00e7\u00f5es e predi\u00e7\u00f5es para fatores acompanhados. Apesar de existirem trabalhos explorando diferentes formas de integra\u00e7\u00e3o de dados n\u00e3o estruturados, s\u00e3o escassos na literatura os trabalhos voltados para a \u00e1rea da sa\u00fade e ainda mais aqueles que buscam uma integra\u00e7\u00e3o com teorias lingu\u00edsticas ou que explorem t\u00e9cnicas de aprendizagem profunda de forma a contemplar dados multimodais, sendo estes os aspectos de originalidade que ser\u00e3o explorados no projeto.<\/p>\n<p><strong>Situa\u00e7\u00e3o:<\/strong> Em andamento.<\/p>\n<p><strong> Natureza:<\/strong> Pesquisa.<br class=\"clear\" \/><br class=\"clear\" \/><strong>Integrantes:<\/strong> Sandro Jos\u00e9 Rigo &#8211; Coordenador \/ silvio cesar cazella &#8211; Integrante \/ Paulo Quaresma &#8211; Integrante.<br class=\"clear\" \/>N\u00famero de orienta\u00e7\u00f5es: 2<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Descri\u00e7\u00e3o: O principal objetivo deste trabalho \u00e9 avaliar as perspectivas da integra\u00e7\u00e3o de t\u00e9cnicas de Aprendizagem Profunda (Deep Learning) com t\u00e9cnicas de Processamento de Linguagem Natural e com Teorias Lingu\u00edsticas, de modo a proporcionar o acompanhamento automatizado de dados n\u00e3o estruturados em sa\u00fade, incluindo nesse processo a fus\u00e3o de dados multimodais. 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