Título: "Da aquisição à visualização de dados: aplicações das ciências de dados para o monitoramento de situação de saúde"
Aluno: Raphael de Freitas Saldanha
Orientador: Christovam de Castro Barcellos Neto (PPGICS/ICICT/FIOCRUZ)
Segundo Orientador: Marcel de Moraes Pedroso
Banca:
Titulares
• Dr. Paulo Roberto Borges de Souza Junior- PPGICS/ICICT/FIOCRUZ
• Dr. Ricardo Antunes Dantas de Oliveira- PPGICS/ICICT/FIOCRUZ
• Dr. Fábio André Machado Porto– LNCC
• Dr. Eduardo Ogasawara- CEFET-RJ
Suplentes:
• Dr. Josué Laguardia- PPGICS/ICICT/FIOCRUZ
• Dr. Alexandre Porto Chiavegatto– PPGSP/USP
Data: 23/02/2021 – Terça-feira | Horário: 14h
Sala Virtual: https://zoom.us/j/96150583782?pwd=UnNOZmc0Y0VURGlXZ21GejZyOGFXdz09
Resumo: Termos como big data e ciência de dados ganharam visibilidade nas últimas décadas, sendo em geral associados aos desafios de análise de grandes bases de dados. Pretende-se com este trabalho reunir teorias e métodos da Ciência de Dados em Saúde como uma contribuição à Saúde Pública, estudando o ciclo de geração e disseminação de informação em saúde e aplicar técnicas de coleta, extração e visualização de dados com métodos de ciência de dados.
Partindo de uma perspectiva histórica, a relação entre dados e saúde foi visitada, apresentando um novo paradigma da ciência de dados em saúde, considerando as possibilidades hibridas de uma ciência theory & data driven para a Saúde Pública. Os métodos e modelos de processo de ciência de dados, especificamente o KDD, SEMMA e CRISP-DM, foram explorados criticamente. Avaliando seus pontos em comum, um novo modelo de processos denominado KDD-PH (Knowledge Discovery in Databases for Public Health) foi proposto, sugerindo etapas específicas para um modelo de processos de ciência de dados para a pesquisa em saúde pública. Produções acadêmicas autorais foram apresentadas como resultados da aplicação prática destes métodos.