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Um programa desenvolvido pelo Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMAI) da Universidade de São Paulo (USP), em São Carlos, com pesquisadores das federais do ABC paulista e da Bahia auxilia os médicos na hora de saber se o paciente tem ou não Covid-19.

A plataforma gratuita DiagnoNow Test de Covid usa inteligência artificial para analisar um exame de sangue e traz mais agilidade, principalmente, para descartar casos suspeitos.

 

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Universidades brasileiras criam rede para tornar cidades inteligentes

Projeto terá início por Canaã dos Carajás (PA) e é apoiado pelo CEPID-CeMEAI

 

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Reunião no CeMEAI discutiu, no início deste ano, detalhes da implantação da rede

 

Você já parou para pensar como serão as cidades do futuro? Talvez nem seja preciso ir tão longe. Algumas delas já estão sendo construídas no presente. As Smart Cities utilizam tecnologias como Inteligência Artificial e Internet das Coisas para gerar eficiência nas operações urbanas, mantendo o desenvolvimento econômico ao mesmo tempo que melhoram a qualidade de vida da população.

No Brasil, um projeto apoiado pelo Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI), via Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP), está criando uma rede de cidades inteligentes. É a Inteligência Artificial Recriando Ambientes (IARA), trabalho coordenado pelos professores André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho, do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC), da USP em São Carlos e Carlos Renato Francês Lisboa, do Laboratório de Tecnologias Sociais da Universidade Federal do Pará, em Belém, que integra cerca de vinte universidades do país e do exterior, governos e iniciativa privada.

A rede IARA terá sedes em todas as universidades parceiras e, em São Carlos, é apoiada pelo Instituto Inova.  “Esse projeto tem como meta criar uma rede de pesquisa nacional, com sedes próprias e governança compartilhada e polos nos estados de São Paulo, Rio de Janeiro, Espírito Santo, Maranhão, Pernambuco e Pará. O principal objetivo é o desenvolvimento de pesquisa e tecnologia nas áreas de Inteligência Artificial e Internet das Coisas de 5a geração, mas já visando a 6a geração com modelos focados no desenvolvimento de eixos principais como comunicação, energia, mobilidade, saneamento, segurança, saúde, educação e lazer”, explicou André.

“As transformações das cidades refletem os anseios e os novos comportamentos da sociedade. A tecnologia tem que aprender com a realidade, auxiliar pessoas e é possível fazer isso a partir da coleta de milhares de dados. As máquinas aprendem com seus habitantes e sugerem sistemas computacionais para que seus problemas sejam solucionados ou reduzidos, como ter menos trânsito, energia limpa, educação e saúde personalizadas, e uma série de aplicações que darão aos gestores dos municípios parâmetros reais para que utilizem a inteligência artificial a favor da administração e gestão de recursos, o que reduz custos e gera mais qualidade de vida para seus moradores”.

A rede contará com cidades piloto para implantação dos primeiros modelos que serão depois implantados em outras cidades brasileiras. As primeiras cidades alvos do estudo serão Canaã dos Carajás (PA) e São Carlos (SP). Tratativas estão adiantadas com outras cidades.

 

Canaã dos Carajás é a primeira a implantar o modelo

Canaã dos Carajás, no estado do Pará, é a primeira a implantar o modelo de cidade inteligente amplamente estudado neste projeto da rede IARA. Mas essa visão de futuro teve início em 2015, com o Programa Canaã 2035, como explica o coordenador de fomento econômico Jorge Trajane. “O governo criou naquele ano um Fundo Municipal de Desenvolvimento Sustentável com recursos arrecadados da exploração minerária (CFEM), a principal fonte de renda da cidade, em 2018, a lei foi modificada para incluir várias formas de fomentar o desenvolvimento econômico, como a verticalização de cadeias produtivas primárias e investimentos em sistemas computacionais de utilidade pública. Firmamos parcerias com universidades do estado, como ocorreu com a Universidade Federal do Pará (UFPA), por intermédio do professor especialista em Sistemas de Telecomunicações Carlos Renato Lisboa Francês e iniciamos o estudo para a implantação do Projeto Smart Cities em Canaã dos Carajás”, explicou.

Um convênio com a UFPA permitiu chegar já à fase de aquisição de equipamentos como drones, câmeras, sensores e outros sistemas, bem como supercomputadores, para implantação do modelo que agora é feito também em parceria com a rede IARA. “Em breve, estaremos prontos para dar início à coleta de milhares de dados e realizar a extração de padrões e conhecimentos que irão nortear os gestores nas tomadas de decisões nas mais diferentes áreas”, disse o professor Carlos Renato Lisboa Francês.

Ainda segundo ele, a experiência dos pesquisadores da área de Inteligência Artificial da USP de São Carlos é essencial no sucesso do projeto. “Por esse motivo, começamos a trabalhar com o professor André, que coordena uma equipe referência nesta área e estamos empolgados em fazer parte dessa parceria que criará uma rede de cidades inteligentes no Brasil. É a primeira vez que efetivamente o conceito de Smart City com Inteligência Artificial será viabilizado no país”, conta.

Para Francês, a experiência de Canaã dos Carajás será importante nas demais implantações. “Toda infraestrutura que envolve dispositivos de coleta e processamento de dados é universalmente definida e estamos gerando esse modelo que servirá para outras cidades, respeitando as especificidades e necessidades de cada uma delas”.

“Aqui em Canaã dos Carajás a nossa expectativa com a implantação do projeto está diretamente ligada à criação de mecanismos proporcionadores de pesquisa aplicada em tecnologia, impulsionando oportunidades para novas empresas de tecnologia, como startups e spin-offs, sediadas no município, para gerar emprego e renda, principalmente aos nossos jovens. Ser uma cidade inteligente gerará à população melhorias na área de saúde, segurança, acessibilidade, mobilidade, educação e etc. Estaremos em uma era de interatividade entre a cidade e o cidadão, permitindo melhor gestão do recurso público e uma proximidade efetiva entre o poder público e o cidadão, principalmente os mais carentes”, finalizou Jorge Trajane.

 

Diversidade de conhecimentos em rede

Por reunir dezenas de cientistas especialistas em diferentes áreas de atuação, a rede IARA cria uma capilaridade única de conhecimentos que poderão ser aplicados no desenvolvimento das cidades brasileiras.

Este aspecto foi destacado pelo professor Carlos Renato Lisboa Francês. “A natureza e a diversidade dos pesquisadores envolvidos conseguem atender em todas as fases do processo as habilidades necessárias para implantação das cidades inteligentes. Reunimos infraestrutura sofisticada em uma ponta e inteligência artificial na outra para extrair os melhores padrões para tomadas de decisão dos governantes ou dos próprios cidadãos. Somos um grupo de pesquisadores e empresas parceiras heterogêneo no sentido positivo, com diferentes habilidades que se complementam”, disse.

O professor usou a atual pandemia para exemplificar como as cidades inteligentes poderiam estar vencendo a luta contra o novo coronavírus. “Por intermédio de dispositivos de captação de imagens, não só poderiam estar sendo apontadas as mais eficientes ações, como a proteção em tempo real das pessoas que poderiam ser identificadas com temperaturas acima do esperado. O conceito de individualizar o cidadão, comparando padrões e sugerindo políticas públicas específicas interferem positivamente na saúde, na educação e outras formas de qualidade de vida. E este futuro já está efetivamente sendo construído. Estamos montando a primeira estrutura de verdade, fim a fim, do país. O que há até hoje são protótipos, mas nessa dimensão e com a complexidade que estamos criando, é a primeira experiência do Brasil. O modelo de Canaã dos Carajás vai servir pra não repetir erros, manter e aprimorar acertos em outras cidades onde os sistemas serão implantados”, completou Francês.

Dados do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) demonstram que no Brasil a concentração urbana chega a aproximadamente 84% de toda a população. Esse índice reforça a necessidade de se construir cidades adaptadas às necessidades atuais e que, ao mesmo tempo, estejam preparadas para o futuro.

 “É nesse sentido que estamos trabalhando, gerando tecnologia e contribuindo para que as pessoas deixem de imaginar como será viver em uma cidade inteligente e possam fazer uso de fato dos recursos e tecnologias que não estão mais no futuro e sim, no presente, na ciência gerada por essa diversidade de conhecimentos em rede, o projeto IARA”, finalizou André.

 

Como fazer parte

Para conhecer detalhes do projeto ou tirar dúvidas basta entrar em contato com Este endereço de email está sendo protegido de spambots. Você precisa do JavaScript ativado para vê-lo..

 

Sobre o CeMEAI

O Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI), com sede no Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP, em São Carlos, é um dos Centros de Pesquisa, Inovação e Difusão (CEPIDs) financiados pela FAPESP.

O CeMEAI é estruturado para promover o uso de ciências matemáticas como um recurso industrial em três áreas básicas: Ciência de Dados, Mecânica de Fluidos Computacional e Otimização e Pesquisa Operacional.

Além do ICMC-USP, CCET-UFSCar / IMECC-UNICAMP / IBILCE-UNESP / FCT-UNESP / IAE e IME-USP compõem o CeMEAI como instituições associadas.

 

Raquel Vieira - Comunicação CeMEAI

 

Mais informações

Assessoria de Comunicação do CeMEAI: (16) 3373-6609

E-mail: Este endereço de email está sendo protegido de spambots. Você precisa do JavaScript ativado para vê-lo.

Analisando apenas hemograma, pesquisadores detectam casos negativos de Covid-19 com 95% de precisão

Sistema utiliza dados para facilitar o diagnóstico e auxiliar o trabalho dos profissionais de saúde

 

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Pesquisadores estão desenvolvendo uma plataforma digital que utiliza dados de pacientes para criar indicadores e auxiliar na tomada de decisão dos médicos no combate ao novo coronavírus. Apenas com dados de hemograma, o sistema utiliza inteligência artificial para ajudar os hospitais a agilizar o processo de diagnóstico e otimizar recursos.

O DiagoNow, como foi chamada a ferramenta, funciona em quatro etapas, que atuam de forma complementar para confirmar casos positivos ou dispensar os casos negativos. A primeira delas é a auto-triagem - um fornecimento de dados por conta do próprio paciente, que responde a um questionário online sobre os sintomas. As respostas alimentam o banco de dados e auxiliam o paciente a tomar a decisão de ir ou não ao hospital. Os dados são também aproveitados na anamnese, que é a segunda parte do processo.

Na anamnese, o sistema utiliza informações de sintomas, sinais vitais e histórico médico para calcular um indicador inicial sobre a presença ou não da Covid-19 em cada paciente.

A terceira etapa da ferramenta são os exames complementares. São aproveitados exames como hemograma e raio-x para calcular indicadores precisos sobre a presença do vírus. Esse momento é fundamental para auxiliar a tomada de decisão dos médicos e fornecer diagnósticos assertivos sobre o coronavírus.

O último passo é o de previsões e monitoramento, que faz um acompanhamento dos pacientes consultados ou internados para monitorar o quadro clínico de cada um e emitir alertas, auxiliando a decidir se o paciente deve ser internado e, posteriormente, se deve ser encaminhado para a UTI.

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Apesar de o DiagoNow ter quatro passos bem definidos, os pesquisadores começaram a implementação da plataforma pela terceira fase: a de exames complementares, que já está em funcionamento. A decisão foi tomada de forma estratégica. "Geralmente, a confirmação do diagnóstico pelo rt-PCR, exame padrão ouro para detectar o coronavírus, é muito distante das primeiras suspeitas da presença do vírus - e pode até mesmo não acontecer. Por isso, decidimos criar um momento intermediário através do hemograma em que a ferramenta consegue acelerar o processo e fornecer mais dados para a tomada de decisão dos profissionais de saúde”, explica Vinícius Molina Garcia, estudante de Engenharia de Computação da USP em São Carlos e Head de Estratégia do projeto.

As análises dos hemogramas já têm dado resultados muito satisfatórios. A partir dos dados preexistentes, a plataforma DiagoNow consegue informar, com até 95% de precisão, os casos negativos da doença. Ou seja: um simples hemograma é suficiente para descartar casos negativos em 19 de cada 20 exames. 

Quando a ferramenta acusa possibilidade da doença, a precisão é de 67%. Nesses casos, o possível infectado segue sendo avaliado nas partes seguintes do processo.

Durante as etapas, o DiagoNow oferece gráficos detalhados, que mostram os dados levados em conta pelo modelo. “Isso ajuda o médico a tomar as decisões com mais embasamento e também ver como o modelo chegou a essa resposta”, completa Garcia.

União entre universidades para desenvolver a solução

Os pesquisadores que trabalham no desenvolvimento do DiagoNow se juntaram depois de participarem de um desafio do Hospital Albert Einstein. A banca julgadora avaliou muito bem os trabalhos, elencando-os como destaques. Com isso, os autores entraram em contato para trabalhar juntos na solução.

Além de Garcia, o grupo é formado por outros dois alunos de André de Carvalho, professor do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP em São Carlos e pesquisador do Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI): Samuel Bastos, aluno de Engenharia Mecatrônica da USP, e Rafael Bizão, aluno de pós-doutorado do ICMC. O grupo também é formado por dois alunos da Universidade Federal do ABC - Jairo da Silva Freitas Júnior e Patrícia dos Santos - por um aluno da Universidade Federal da Bahia - Kaike Weslley Reis - e pelo desenvolvedor Ivan Bolorino. 

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Juntos, os pesquisadores têm avançado no desenvolvimento do DiagoNow e contam com o apoio do Hospital de Amor de Barretos, que está fornecendo consultoria médica para o aprimoramento da plataforma.

Próximos passos

Os cientistas querem, agora, aperfeiçoar a fase de exames complementares do DiagoNow, desenvolver as habilidades do sistema nas outras fases e integrar o sistema às plataformas hospitalares já existentes.

“Queremos oferecer a ferramenta de forma gratuita aos hospitais interessados. Para isso, estamos buscando hospitais parceiros, porque precisamos de dados para treinar os modelos. Estamos trabalhando para que os algoritmos sejam treinados dentro do banco de dados de cada hospital”, destaca Garcia.

Com a plataforma em pleno funcionamento, a ideia dos pesquisadores é que ela não fique restrita ao coronavírus. “Queremos expandir o DiagoNow para que ele seja capaz de atuar como um norte em toda decisão médica difícil, fornecendo dados que possam ajudar a combater outras doenças também”, finaliza.

 

Sobre o CeMEAI

O Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI), com sede no Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP, em São Carlos, é um dos Centros de Pesquisa, Inovação e Difusão (CEPIDs) financiados pela FAPESP.

O CeMEAI é estruturado para promover o uso de ciências matemáticas como um recurso industrial em três áreas básicas: Ciência de Dados, Mecânica de Fluidos Computacional e Otimização e Pesquisa Operacional.

Além do ICMC-USP, CCET-UFSCar / IMECC-UNICAMP / IBILCE-UNESP / FCT-UNESP / IAE e IME-USP compõem o CeMEAI como instituições associadas.

 

Leonardo Zacarin - Comunicação CeMEAI

 

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Assessoria de Comunicação do CeMEAI: (16) 3373-6609

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Assistente Virtual orientará população brasileira para conter COVID-19

Pesquisador do CeMEAI está na equipe que desenvolve os modelos matemáticos

 

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O professor André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP em São Carlos é mais um pesquisador do Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI) que está contribuindo no combate do COVID-19- novo coronavírus, por meio de seus conhecimentos e desenvolvimento de novas tecnologias. Ele faz parte de um projeto que tem a intenção de fornecer de forma útil e acessível informações à população através de um Assistente Virtual sobre os sintomas, onde procurar auxílio como hospitais, postos de saúde, entre outras informações como isolamento social. Outro ponto importante é prover informações sobre a movimentação ou capacidade em tempo real sobre os hospitais e postos de saúde. “O Assistente Virtual deverá proporcionar esclarecimentos à população de forma humanizada e intuitiva e ter a habilidade de atender o público em geral usando NLP e atendimento via voz”, justificam seus criadores, uma equipe formada por engenheiros e cientistas da computação, além da USP, também da Universidade Federal do Pará (UFPA) composta por Renato Francês, Marcelino Silva, Evelin Cardoso e Frederico Santana, do Instituto Nacional de Pesquisa (INPE) de São José dos Campos com Solon Carvalho e pela Unifesp, faz parte Nandamudi Lankalapalli Vijaykumar.

Para ganhar popularidade e facilidade de acesso, o projeto tem como parceiros tecnológicos a Loud Voice Services e a IDK e conta com tecnologia da Google.

Alguns desses pesquisadores investigam ainda, em um outro projeto, a projeção de como a pandemia cresce em países do terceiro mundo, por meio de modelos matemáticos mais adequados à realidade demográfica desses países. O principal estudo utilizado como referência para esse tipo de projeção no mundo todo é da Imperial College, de Londres, e inicialmente realizou projeções para o espalhamento da Covid-19 nos Estados Unidos e Grã-Bretanha, a partir de um dos modelos mais adotados pela comunidade internacional para esse fim – o SEIR (Susceptibility-Exposure-Infection-Removal).

No caso do Brasil, há a necessidade de um modelo que reproduza de forma mais fidedigna a realidade de países subdesenvolvidos, levando em consideração as condições demográficas da população, por exemplo, baixos níveis de saneamento, de água potável, grande número de domicílios com poucos cômodos, grande números de pessoas por cômodo ou baixa renda média domiciliar.

Na medida em que ainda não há medicamento para tratar ou vacina para conter o acelerado avanço da Covid-19, a principal medida adotada pelos países é o isolamento social a fim de diminuir a escalada da propagação da doença.

“Os modelos de projeção que consideram apenas uma perspectiva homogênea da população e de sua demografia nos cálculos para chegar aos gráficos de alcance da Covid-19 estão fortemente baseados nos moldes de vida de cidades típicas da União Europeia, onde de fato existe a possibilidade de colocar-se grande parte da população em confinamento, uma vez que lá os domicílios, em regra, possuem estrutura para tanto. Todavia, tal realidade está longe de ser o padrão brasileiro, principalmente nas grande metrópoles do país. Em nossa realidade, temos parcela significativa da população dividindo domicílio com muita gente e poucos cômodos, o que em muitos casos inviabiliza um isolamento total de uma pessoa contaminada. Em certas situações, inclusive, não existe nenhuma possibilidade de confinamento, quando seis ou sete pessoas dividem um único cômodo, por exemplo. Então, diante das características demográficas do Brasil, que são muito peculiares e similares às de países como a Índia, China e do continente africano, nosso grupo concebeu e implentou esse modelo matemático diferenciado, muito mais adequado à realidade brasileira”, explica o professor da UFPA, Renato Francês, que coordena a pesquisa em andamento.

O estudo toma como modelo inicial a cidade de São Paulo, que é o epicentro da crise, podendo, entretanto, ser estendido a todos os 5.570 municípios do país. “Trata-se de um modelo generalizável, criado matematicamente e implementado computacionalmente, que começa a apresentar curvas mais reais de como o vírus se comporta nessas situações específicas”, esclareceu Francês.

Uma das análises consideradas é sobre a região metropolitana de São Paulo onde há cerca de 19 milhões de habitantes e quase 2 milhões deles morando em domicílios com um único cômodo, dividido com três ou mais pessoas, o que impede o confinamento de cerca de 10% somente desta população, por exemplo. Esse tipo de especificidade não está representada nos modelos de referências internacionais.

O modelo matemático elaborado pelo grupo considera a Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (Pnad/IBGE), dados de 2018.

No segundo passo dessa modelagem, serão consideradas outras bases de dados oficiais, como por exemplo o censo escolar do Instituto Nacional de Estudos e Pesquisas Educacionais Anísio Teixeira (Inep) de modo a levantar o número de escolas por bairros que possam servir como base alternativas para um confinamento domiciliar e hospitalar eficazes na desaceleração do novo coronavírus no Brasil. “As escolas potencialmente são ótimas alternativas à estrutura tradicional de saúde, porque são estruturas que têm salas, banheiros e cozinhas, e, por isso, podem reproduzir um ambiente domiciliar em uma escala maior, além de possuírem uma grande capilaridade  e alcance nas cidades brasileiras”, sintetiza o professor.

O pesquisador do CeMEAI André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho ressalta a importância das alternativas propostas pelo estudo para o confinamento real e em escala da população brasileira que devem ser consideradas de imediato pelas autoridades brasileiras. “Sabemos que na realidade do país ações como a construção de um hospital emergencial em seis dias, por exemplo, como fez a China, são muito pouco factíveis. Assim, a alternativa mais segura é, de fato, entender profundamente como é possível executar estratégias de isolamento social”.

“As curvas que demonstram o alcance da Covid-19 no Brasil, por meio do modelo matemático desenvolvido demonstram que as condições demográficas do país agravam a aceleração da pandemia. O objetivo é chamar atenção dos governantes a tomarem medidas mais efetivas e urgentes, baseadas em evidências científicas. Os primeiros resultados já estão sendo gerados e serão divulgados em breve. A ideia é também disponibilizar os algoritmos e toda a parametrização utilizada nos modelos para que outros pesquisadores, do Brasil e do exterior, possam se beneficiar com os estudos que prevejam com acurácia as projeções de transmissão do coronavírus”, finalizou André.

 

Sobre o CeMEAI

O Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI), com sede no Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP, em São Carlos, é um dos Centros de Pesquisa, Inovação e Difusão (CEPIDs) financiados pela FAPESP.

O CeMEAI é estruturado para promover o uso de ciências matemáticas como um recurso industrial em três áreas básicas: Ciência de Dados, Mecânica de Fluidos Computacional e Otimização e Pesquisa Operacional.

Além do ICMC-USP, CCET-UFSCar / IMECC-UNICAMP / IBILCE-UNESP / FCT-UNESP / IAE e IME-USP compõem o CeMEAI como instituições associadas.

 

Raquel Vieira - Comunicação CeMEAI

Com informações de Jéssica Souza – Ascom UFPA

 

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Inteligência artificial para desenvolver novos vidros

 

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Os vidros, materiais que estão presentes em uma vasta diversidade de produtos, desde uma garrafa de vinho até um implante dentário, poderão fazer novas contribuições à qualidade de vida dos seres humanos e animais, e à preservação do planeta. De fato, até o momento, cerca de 400 mil (4 x 105) fórmulas de vidros foram produzidas e publicadas, enquanto 1052 novos vidros poderão ainda ser desenvolvidos utilizando combinações possíveis entre 80 elementos amigáveis da tabela periódica.

 

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