Banca de QUALIFICAÇÃO: LETICIA AINOAN NUNES DE SOUSA

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de DOUTORADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : LETICIA AINOAN NUNES DE SOUSA
DATA : 09/07/2026
HORA: 09:00
LOCAL: Laboratório de Inovação Tecnológica em Saúde (LAIS)
TÍTULO:

MODELAGEM COMPUTACIONAL DE DESFECHOS EM PACIENTES COM HIV A PARTIR DE DADOS DE REGULAÇÃO EM SAÚDE

PALAVRAS-CHAVES:

HIV; Ciência de Dados; Inteligência Artificial; Integração de Dados; Aprendizado de Máquina; Regulação em Saúde.

PÁGINAS: 15
RESUMO:

A crescente digitalização dos sistemas de saúde tem ampliado a disponibilidade de dados provenientes de registros clínicos, sistemas de vigilância epidemiológica, bases administrativas e plataformas de regulação assistencial. Entretanto, a integração e análise dessas informações ainda representam desafios importantes, especialmente em contextos caracterizados pela heterogeneidade dos dados e pela complexidade dos fenômenos de saúde. No caso do HIV, essa limitação dificulta a compreensão dos múltiplos fatores clínicos, epidemiológicos, socioeconômicos e assistenciais que influenciam os desfechos dos indivíduos ao longo de sua trajetória de cuidado.

Neste contexto, esta pesquisa propõe uma abordagem baseada em Ciência de Dados e Inteligência Artificial para integração e análise de dados heterogêneos relacionados às pessoas vivendo com HIV. A proposta contempla a triangulação de informações provenientes de diferentes sistemas de informação em saúde, incluindo dados clínicos, epidemiológicos, socioeconômicos e de regulação assistencial, com o objetivo de investigar fatores associados aos desfechos clínicos e às trajetórias assistenciais desses indivíduos.

Para isso, serão empregados métodos de aprendizado de máquina, análise longitudinal e técnicas de Inteligência Artificial explicável, visando identificar padrões, fatores de risco e barreiras de acesso aos serviços de saúde. Como contribuição, espera-se desenvolver modelos computacionais capazes de ampliar a compreensão dos determinantes associados ao HIV e fornecer subsídios para sistemas inteligentes de apoio à decisão, contribuindo para o planejamento, monitoramento e gestão em saúde baseados em evidências.

MEMBROS DA BANCA:
Interno - 1153006 - LUIZ AFFONSO HENDERSON GUEDES DE OLIVEIRA
Interno - 2488270 - RICARDO ALEXSANDRO DE MEDEIROS VALENTIM
Externo ao Programa - 1510735 - DANILO ALVES PINTO NAGEM - UFRNExterna ao Programa - 2562782 - KARILANY DANTAS COUTINHO - UFRNExterna à Instituição - JANAÍNA LUANA RODRIGUES DA SILVA VALENTIM - UC
Externo à Instituição - JOÃO PAULO QUEIROZ DOS SANTOS - IFRN