Sobre o projeto
Grupo interdisciplinar focado em IA para diagnósticos em saúde bucal
SOBRE O GRUPO DE TRABALHO
GIGASISTÊMICA
O grupo Gigasistêmica surgiu de projeto financiado pela FAPDF e liderado por pesquisadores da Universidade de Brasília. Reúne profissionais de engenharia, computação e saúde com foco no desenvolvimento de sistemas de inteligência artificial para identificação automática de doenças sistêmicas em exames de imagem odontológicos. A iniciativa conta com a participação de diferentes departamentos da UnB e colaboração de órgãos externos, como o Ministério da Saúde, criando um ambiente propício à inovação em saúde digital.
Objetivo
O objetivo principal do projeto é desenvolver sistemas de inteligência artificial capazes de identificar doenças sistêmicas em exames de imagem odontológicos.
Essas soluções devem auxiliar profissionais de saúde na obtenção de diagnósticos rápidos e precisos, fomentando a inovação em saúde digital na Universidade de Brasília.
Equipe
A equipe do projeto reúne pesquisadores da Universidade de Brasília de diversas áreas, bem como colaboradores externos dedicados à inovação em saúde digital.
Instituições Envolvidas
Professores e Pesquisadores: A equipe conta com professores de diferentes unidades da Universidade de Brasília. O projeto envolve os departamentos de Engenharia Elétrica (ENE), Ciência da Computação (CIC) e Odontologia, com apoio dos diretores das faculdades de Tecnologia (FT), Ciências da Saúde (FS) e do Instituto de Ciências Exatas (IE).
Alunos e Bolsistas: O grupo de trabalho engaja ativamente estudantes de graduação e pós-graduação. Os bolsistas criam resultados preliminares que são apresentados em eventos e se tornam produtos dos casos de uso.
Especialistas da Área da Saúde: Para a construção dos bancos de dados, o grupo de trabalho conta com a colaboração de pesquisadores da área de saúde e da computação, como dentistas e radiologistas, para anotar e classificar as imagens radiográficas e de ressonância.
Oportunidades de Colaboração
DETECÇÃO DE DOENÇAS EM RADIOGRAFIAS
- Criação de bases de dados com imagens anotadas com posição e definição de possíveis doenças sistêmicas, como cânceres, osteoporose, vasculares e cardiovasculares
- Treinamento de IAs para identificar a possibilidade de neoplasias malignas em imagens médicas
- Auxílio para detecção de cânceres em imagens radiográficas
- Criação de rede colaborativa para estudo e profissionalização de interessados nas áreas da saúde e da computação
CRIAÇÃO DE SISTEMAS DE IA NATIVOS PARA HOSPITAIS
- Desenvolvimento de plataforma de testbeds habilitados nativamente para processar soluções de IA
- Hospitais podem colaborar em rede para criar bases colaborativas de dados
- Exploração de tecnologias em simbiose entre hospitais priorizando reuso de modelos de IA e divulgação de resultados
MONITORAMENTO REMOTO E EM TEMPO REAL
- A combinação de dispositivos de IoT, como sensores vestíveis (wearables), com a IA permite o monitoramento contínuo e remoto de pacientes
- Isso é particularmente útil para o gerenciamento de doenças crônicas como diabetes e demência
- Os algoritmos de IA podem analisar os dados para detectar anomalias e alertar os profissionais de saúde sobre possíveis problemas, permitindo intervenções mais rápidas
SAÚDE 5.0: MEDICINA PERSONALIZADA E DE PRECISÃO
- A IA está possibilitando o desenvolvimento de tratamentos mais personalizados
- Ao analisar dados genéticos, de estilo de vida e clínicos de um indivíduo, os algoritmos de IA podem ajudar a prever a resposta aos diferentes tratamentos, permitindo que os médicos selecionem a abordagem mais eficaz
- A Saúde 5.0, impulsionada pela AIoT, visa fornecer medicina personalizada e atendimento emotivo
APRENDIZAGEM FEDERADA E DE ENXAME
- Para lidar com as preocupações de privacidade dos dados do paciente, a aprendizagem federada e a aprendizagem de enxame estão emergindo como tendências importantes
- Essas abordagens permitem treinar modelos de IA em dados descentralizados, sem a necessidade de centralizar as informações confidenciais dos pacientes, garantindo a privacidade e a segurança dos dados
GÊMEOS DIGITAIS (DIGITAL TWINS)
- A criação de “gêmeos digitais” de pacientes, que são representações virtuais que simulam o estado de saúde de um indivíduo em tempo real, é uma tendência emergente
- Esses modelos podem ser usados para prever a progressão de doenças, testar a eficácia de tratamentos e planejar intervenções cirúrgicas de forma personalizada
Como se envolver
Caso tenha interesse em mais informações ou em participar do projeto, entre em contato conosco.
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