Cristiano André da Costa
UNISINOSPrograma de Pós-Graduação em Computação Aplicada (PPGCA)
Pesquisador colaborador
Informações resumidas do Currículo Lattes
Currículo Lattes atualizado em 05/05/2021
Nome em citações bibliográficas: COSTA, C. A. da;COSTA, C. A.;COSTA, C.;Costa, Cristiano A.;COSTA, Cristiano André;COSTA, CRISTIANO ANDRE;COSTA, CRISTIANO;DA COSTA, CRISTIANO;ANDRE DA COSTA, CRISTIANO;DA COSTA, CRISTIANO ANDRE;DA COSTA, CRISTIANO A.;ANDRE DACOSTA, CRISTIANO;DA COSTA, CRISTIANO ADNRE;ANDR? DA COSTA, CRISTIANO;COSTA, CRISTIANO ANDR? DA;COSTA, CRISTIANO ANDRÉ DA;ANDRÉ DA COSTA, CRISTIANO;DA COSTA, CRISTIANO ANDRÉ;DA COSTA, CRISTIANO ANDRÁ;DA COSTA, CRISTIANO ANDR
Formação acadêmica
Doutorado em Computação na Universidade Federal do Rio Grande do Sul em 2008Mestrado em Computação na Universidade Federal do Rio Grande do Sul em 1997
Graduado em Ciência da Computação na Universidade Católica de Pelotas em 1994
Projetos de pesquisa em andamento
| 2021 a Atual | Projeto FAPERGS/MS/CNPq PPSUS - Colaborador - MinhaHistóriaDigital: Combinando Internet das Coisas, Computação em Neblina e Computação em Nuvem para o Gerenciamento Eficiente de Pessoas e Sinais Vitais no âmbito da COVID-19 O projeto MinhaHistóriaDigital visa o desenvolvimento de um modelo computacional que compreende arquitetura ealgoritmos que permitam a rastreabilidade e captura de sinais vitais de pessoas em tempo real no escopo de umadeterminada cidade. O projeto atua no combate à COVID-19, uma vez que possibilita que se obtenha a posiçãogeográfica e os sinais vitais pontuais de uma determinada pessoa, bem como o histórico de ambos os dados ao longodo tempo. Assim, pode-se verificar o grau de dispersão do vírus através de mapeamento de lugares que a pessoavisitou, analisar a eficácia de ações de quarentena, bem como observar e predizer evoluções críticas quanto aos sinaisvitais dos indivíduos. Para viabilizar tais objetivos, o projeto contempla a combinação de Internet das Coisas (IoT),Computação em Neblina (Fog Computing) e Computação em Nuvem (Cloud Computing) para a análise earmazenamento eficaz e escalável de informações. Considerando o exposto, o projeto visa três objetivos principais. Oprimeiro deles é a organização de uma arquitetura que contemple diferentes níveis de instrumentação IoT, variandodesde o uso de pulseiras e wearables, a instalação de leitores que atuam como portais em lugares estratégicos dacidade, até o sensoriamento de ambientes hospitalares. O segundo objetivo é relativo à organização de servidores eserviços em Neblina e em Nuvem, de modo que o número deles seja dinâmico de acordo com as necessidadescomputacionais e número de usuários em um determinado momento. Tal ação vai ao encontro da economia energética,bem como proporciona uma qualidade de serviço (QoS) inteligente para os usuários, uma vez que o tempo de respostae usabilidade sempre serão aceitáveis. Por fim, o terceiro objetivo inclui a definição de serviços e algoritmos sensíveis àlatência de rede, os quais executarão em nós na Neblina, e aqueles que realizarão computações mais pesados queexecutarão na nuvem. Predição de eventos, grau de dispersão do vírus em bairros da cidade, computações envolvendoo caminhamento de pessoas, correlação de causa-efeito de sinais vitais e detecção de padrões estão entre os serviçosvislumbrados pelo modelo MinhaHistóriaDigital. Integrantes: Rodrigo da Rosa Righi (coordenador), Cristiano André da Costa, Alex Röehrs, Sandro José Rigo, Valter Ferreira da Silva, Gabriel de Oliveira Ramos, ANTUNES, RODOLFO STOFFEL, Sandra Marlene Heck, Debora Oliveira da Silva, Diego Pissaia Ramires, Juliana Nichterwitz Scherer, Leandro Schmitz, Marco Antônio Fisch, Rafael Gustavo Gaspar da Silva, Bruna Donida, Anderson Rosa dos Reis. |
| 2021 a Atual | Projeto com empresa DELL - Colaborador - Aprimoramento do Serviço Inteligente para Apoio ao Processo de Reconciliação Fiscal O projeto propõe o aprimoramento de um framework orientado à automatização de serviços financeiros da Dell. O framework é baseado na aplicação de estratégias de aprendizado de máquina e estratégias inteligentes de interação humano-computador. O projeto aplica pesquisa e desenvolvimento na criação de soluções inovadoras em serviços financeiros considerados estratégicos pela empresa. Os principais resultados previstos são: (1) o domínio de conhecimento técnico e científico sobre automação de processos financeiros que vem sendo priorizado tanto pela comunidade acadêmica quanto pelo mercado de alta tecnologia; (2) o aprimoramento do framework para automatização inteligente de serviços financeiros; (3) a avaliação da viabilidade de aplicação do aprimoramento junto à comunidade da Dell. Integrantes: Jorge Luis Victoria Barbosa (coordenador), Cristiano André da Costa, Rodolfo Stoffel Antunes, Rodrigo da Rosa Righi, Rosemary Francisco, Mariangela Vanzin, Carlos Moreira, Rodrigo Simon Bavaresco, Luan Carlos Nesi, Jorge Arthur Schneider Aranda, Alexandre Passos, Marcelo Pagliani, Subrat Kumar Dash, Tiago Kochenborger. |
| 2020 a Atual | Projeto com Empresa Dell - Colaborador - Analisando o comportamento do usuário e do sistema na avaliação do uso de aplicações de comércio eletrônico Atualmente, o site da DELL representa um sistema complexo com várias opções que incluem vendas e gerenciamento de clientes. Nesse contexto, o escopo deste projeto é: (i) gerar maior rentabilidade econômica para a empresa e; (ii) impedir (ou mitigar) a ocorrência de fraudes. Espera-se monitorar o rastreamento das ações do usuário no site para que possamos aumentar a taxa de conversão da tentativa de compra para a compra real, além de monitorar dinamicamente atitudes suspeitas que podem definir ações fraudulentas e maliciosas. O principal objetivo do projeto, portanto, é analisar o comportamento dos usuários e as métricas relacionadas ao serviço do site (como o tempo médio de resposta de cada uma das atividades), correlacionando esses dados com precisão. Essa análise será realizada através de algoritmos de aprendizado de máquina que possuem duas características essenciais: (i) baixa complexidade de execução, para que o tempo computacional de cada ativação do algoritmo seja baixo, não impedindo a análise de dados de clientes em tempo real; (ii) alta assertividade em relação à qualidade das informações geradas, para obtermos uma baixa taxa de erro nos algoritmos de correlação de eventos, previsão de dados e reconhecimento de padrões. Em outras palavras, esperamos que o protótipo criado a partir do projeto existente seja executado paralelamente à execução normal do site da DELL, gerando baixa intrusividade neste último e capturando informações consistentes em alta velocidade. Integrantes: Rodrigo da Rosa Righi (coordenador), Cristiano André da Costa, Jorge Luis Victoria Barbosa, Rodolfo Stoffel Antunes, Diórgenes Silveira, Lucas Micol Policarpo, Rodrigo Scorsatto. |
| 2020 a Atual | Projeto com Empresa Dell - Colaborador - Framework para Automatização de Serviços Financeiros O projeto propõe o desenvolvimento de um framework baseado em aprendizagem de máquina para a automatização de serviços financeiros da Dell. A automatização desses serviços permitirá a redução do tempo operacional gasto em tarefas manuais e também o registro contínuo e padronizado das histórias dos serviços. O projeto aplicará pesquisa e desenvolvimento na criação de soluções inovadoras em serviços financeiros considerados estratégicos pela empresa. Os principais resultados serão: (1) o domínio pela equipe do projeto de conhecimento técnico e científico que vem sendo priorizado tanto pela comunidade acadêmica quanto pelo mercado de alta tecnologia; (2) a especificação de um framework para automatização inteligente de serviços financeiros da Dell; (3) um sistema computacional para implementação das principais funcionalidades do framework; (4) a definição de cenários para avaliação da usabilidade e funcionalidade do framework; (5) a avaliação da viabilidade do framework através do seu uso junto à comunidade da Dell. Integrantes: Jorge Luis Victoria Barbosa (coordenador), Cristiano André da Costa, Rodolfo Stoffel Antunes, Rodrigo da Rosa Righi, Elton Silva, Rodrigo Simon Bavaresco, Luan Carlos Nesi, Marcio Garcia Martins, Mateus Ferreira, Luciano Belleza, Tiago Furlanetto, Raul Neto. |
| 2020 a Atual | Projeto CAPES Epidemias - Coordenador - MinhaSaúdeDigital: Modelo Inteligente de Blockchain para Informações de Saúde e Interação com Pacientes no âmbito da COVID-19 Esse projeto visa desenvolver um modelo inteligente de informação e comunicação, baseado em uma arquitetura distribuída em Blockchain com dados clínicos padronizados, para interligar diversos provedores de serviços de saúde e os pacientes de pandemias. Como padronização dos dados, o projeto adota o OpenEHR, padrão internacional aberto e recomendado pelo Sistema Único de Saúde (SUS), para representar os dados clínicos do paciente provendo a interoperabilidade semântica entre os diferentes envolvidos. O modelo proposto, denominado MinhaSaúdeDigital, permite também a interação remota e assistência aos pacientes de pandemias, em particular aqueles infectados por COVID-19, através do uso de dispositivos móveis. Essa interação permite a comunicação direta com o paciente, o acompanhamento da evolução da pandemia e a atualização do registro eletrônico de saúde (RES) que é armazenado em OpenEHR no Blockchain criado. Os dados coletados são submetidos a técnicas de análise de dados, baseadas em deep learning, para predição de prognóstico e geração de indicadores para tomada de decisão. São parceiros do projeto importantes provedores de saúde envolvidos no combate a COVID-19 no Rio Grande do Sul, a saber: Grupo Hospitalar Conceição (GHC), Hospital de Clínicas de Porto Alegre (HCPA), Hospital Ernesto Dornelles (HED), Hospital Moinhos de Vento (HMV), Hospital Universitário de Santa Maria (HUSM), Irmandade Santa Casa de Misericórdia de Porto Alegre (ISCMPA) e Unimed Central de Serviços RS. O projeto conta também com a parceria do Instituto Colaborativo de Blockchain (ICOLAB), instituto sem fins lucrativos focado no Blockchain. Como resultado, será produzido um sistema interoperável de informação e comunicação que armazena dados no padrão OpenEHR, através de uma Blockchain privada, em que cada parceiro constituirá um nó da rede. Além disso, através do MinhaSaúdeDigital, será possível manter contato com os pacientes afetados por pandemias, para assistência e acompanhamento, gerando prognóstico e indicadores de saúde para apoiar o combate à COVID-19. Integrantes: Cristiano André da Costa (coordenador), Alex Röehrs, Rodolfo Stoffel Antunes, Sandro José Rigo, Rodrigo da Rosa Righi, Valter Ferreira da Silva, Gabriel de Oliveira Ramos, Sandra Marlene Heck, Alexandre Vargas Schwarzbold, Ana Paula Alegretti, Ana Paula Wernz da Cunha Muller, Andre Lucio de Cassias, Antônio Nocchi Kalil, Beatriz Silvana da Silveira Porto, Cloer Vescia Alves, Debora Oliveira da Silva, Diego Pissaia Ramires, Geraldo José Goulart de Aguiar, Gustavo Nogara Dotto, José Roberto Goldim, Juliana Nichterwitz Scherer, Leandro Schmitz, Luis Fernando de Aguiar Goulart, Marcio Cristiano Walter, Marco Antônio Fisch, Mário Oscar Steffen, Rafael Gustavo Gaspar da Silva, Roberta de Almeida da Silva, Rochele Cassandra Rossi, Rodrigo Debus Soares, Rodrigo Heck, Tiago Abreu, Vitor Ferreira. |
| 2019 a Atual | Projeto CAPES/DAAD PROBRAL Brasil-Alemanha - Coordenador - Innovations in Hospitals: improving patient care by combining advanced computer science technologies Patient-centered Care (PCC) is one of the most important indicators in a hospital, focusing on the quality of the provided care. From an ICT point of view, PCC refers to any medical information system centered on patient-related data, including the Electronic Health Record (EHR). However, data collection in hospitals is still done manually, by nurses and physicians, who typically perform patient surveillance in this environment, and then add this data to the EHR. Another typical characteristic of these systems is the lack of prediction algorithms or methods for anticipating future clinical conditions of the patient. Recent advances in areas such as Internet of Things (IoT), Machine Learning (ML) and Computer Vision (CV), can improve the PCC in hospitals, qualifying the information generated from the EHR and allowing automated surveillance of patients. IoT supports a connection between objects and humans, enabling the ubiquitous computing in our daily lives. Considering the current scenarios, both real-time communication and scalability are key requirements for supporting the current exponential growth of IoT. Future research directions in IoT framework should consider both requirements to provide a better experience to the users when managing with large volumes of complex data. Inside an EHR there is a high number of medical records that accommodates structured and unstructured data, including texts in natural language. The treatment of unstructured information contained in the EHR is associated with the possibility of significant advances in research in this area. The integration of additional data sources, in particular those originated from new devices such wearables or other IoHT sensors, allows further advances and more complete diagnosis. Another related concept is computer vision, the automated analysis of images and videos by computers in order to gain some understanding of the world . Studies related to computer vision have developed mathematical techniques for feature extracting and matching, recognition, motion estimation and 3D reconstruction in imagery and video. These techniques can contribute to the development of image-based diagnostic and patient monitoring systems. Recent work exploring the combination of CV and ML led to the development of turnkey solutions that benefit from extensive data collection and massive data processing in order to extract meaningful information for decision-making. This proposal lies in the intersection of the IoT, ML, and CV concepts, and their applicability to provide better patient care in hospitals. To the best of our knowledge, there is no current solution available that combines these concepts for providing clinical diagnosis and automated surveillance of patients. Integrantes: Cristiano André da Costa (coordenador), Rodolfo Stoffel Antunes, Sandro José Rigo, Luiz Gonzaga Silveira Jr., Rodrigo da Rosa Righi, Andreas Maier, Bjoern Eskofier, Jennifer Maier, Julia Schottenhamml. |
| 2019 a Atual | Projeto CAPES PRINT Internacionalização - Coordenador - Hospital do Futuro: O Uso da Internet das Coisas e do Aprendizado de Máquina em benefício da saúde das pessoas As tecnologias da informação e comunicação têm o potencial de revolucionar a área de saúde, particularmente devido aos avanços na área dos sistemas distribuídos e da inteligência artificial. A combinação dessas áreas, pode permitir a coleta mais eficiente de sinais vitais e demais informações relacionadas com à saúde das pessoas, bem como possibilitar uma maior interação das pessoas com informações relacionadas ao seu bem-estar. Os dados de saúde coletados das pessoas, através da Internet das Coisas (IoT), podem ser processados por algoritmos inteligentes, baseados em aprendizado de máquina, gerando prognósticos e antecipando tratamentos, ações preventivas e reduzindo os riscos ao paciente. O projeto tem como base a parceria já estabelecidas entre a Universidade do Vale do Rio dos Sinos (UNISINOS) e a Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (FAU), da Alemanha. No âmbito do projeto, são propostas diversas soluções que permitem melhorar a qualidade de vida dos pacientes, combinando conceitos como a Internet das Coisas e Inteligência Artificial, incluindo soluções baseadas no aprendizado de máquina. Integrantes: Cristiano André da Costa (coordenador), Rodolfo Stoffel Antunes, Sandro José Rigo, Luiz Gonzaga Silveira Jr., Rodrigo da Rosa Righi, Jorge Luis Victoria Barbosa, Andreas Maier, Bjoern Eskofier. |
| 2019 a Atual | Projeto CAPES PRINT Internacionalização - Colaborador - Utilizando Internet das Coisas e Aprendizado de Máquina na Modelagem de uma Fábrica Inteligente no Conexto da Indústria 4.0 O presente tema de internacionalização vai explorar Internet das Coisas no âmbito de uma fábrica (indústria) inteligente, gerenciando diversos dispositivos que tenham chips com rádio frequência de maneira que: (i) os objetos aumentem e diminuem as suas interações com o servidor de forma adaptativa; (ii) os recursos no servidor trabalham de forma adaptativa, de modo que sejam ligados e desligados com elasticidade de recursos, ou seja, de acordo com a demanda vinda dos sensores e das aplicações IoT. A ideia é unir Internet das Coisas e computação verde, de modo que consigamos oferecer uma boa qualidade de serviço para as aplicações e diminuir o consumo energético para tal. Em adição, o projeto contempla as áreas de processamento de alto desempenho e inteligência artificial. A primeira, em particular, é pertinente para que sejam implementadas técnicas eficientes de balanceamento de carga e escalonamento. Ambas são pertinentes principalmente quando tem-se um sistema heterogêneo, tanto na parte da infraestrutura, quanto na parte da carga de trabalho. A Inteligência Artificial, por sua vez, é pertinente para que sejam otimizados processos na fábrica, com a ideia de reduzir custos, riscos e maximizar a satisfação do cliente quanto a qualidade de produtos e prazos de entrega.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Rodrigo da Rosa Righi (coordenador), Cristiano André da Costa, SACOLL, Amarolinda, Sandro José Rigo, Luiz Gonzaga Silveira Jr., Jorge Luis Victoria Barbosa, Daniel Puffal. |
Projetos de desenvolvimento em andamento
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A Semantic-Based Model for Triage Patients in Emergency Departments
2017. JOURNAL OF MEDICAL SYSTEMS.
ElCity: an Elastic Multilevel Energy Saving Model for Smart Cities
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2018. 10º Simpósio Brasileiro de Computação Ubíqua e Pervasiva (SBCUP 2018).
Um Modelo de Predição de Mortalidade em Unidades de Terapia Intensiva Baseado em Deep Learning
2018. 18º SIMPÓSIO BRASILEIRO DE COMPUTAÇÃO APLICADA À SAÚDE (SBCAS).
UNIREC: An Architecture Proposal for Integrating Distributed Electronic Health Records using Blockchain
2018. 17th International Conference on WWW/Internet 2018.
Exploring Extensibility and Interoperability in the Internet of Things Landscape
2018. 17th International Conference on WWW/Internet 2018.
A Proposal for Postpartum support based on Natural Language Generation Model
2018. 5th Annual Conf. on Computational Science & Computational Intelligence (CSCI'18).
Um Middleware para Gerenciamento de Sensores de Saúde Corporais em Dispositivos Móveis
2017. 9o. Simpósio Brasileiro de Computação Ubíqua e Pervasiva (SBCUP 2017).
Integration between Electronic Health Records Standards using Ontology and Rules
2017. 16th International Conference on WWW/Internet 2017.
A Study to Classify Hospital Acquired Complications Based on Electronic Health Record: the preprocessing phase
2017. 16th International Conference on WWW/Internet 2017 (ICWI 2017).
On exploring proactive cloud elasticity for internet of things demands
2017. 2017 XLIII Latin American Computer Conference (CLEI).
An Early Warning Semantic-based Model for Emergency Departments
2017. 16th International Conference WWW/Internet 2017 (ICWI 2017).
Um modelo de monitoramento de pacientes utilizando a ciência de situação
2016. 8o SBCUP - Simpósio Brasileiro de Computação Ubíqua e Pervasiva.
SelfElastic: Combinando Elasticidade Reativa e Proativa para Aplicações de Alto Desempenho
2016. XVII Simpósio em Sistemas Computacionais de Alto Desempenho.
Proposição de um Modelo de Consumo de Energia para Aplicações Elásticas em Nuvem
2016. XIV Workshop de Computação em Clouds e Aplicações (WCGA 2016).
Uma Proposta de Rede Social Espontânea para Interação Ubíqua em Eventos
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Um modelo proativo de ações de times de resposta rápida baseado em análise preditiva
2016. 8o SBCUP - Simpósio Brasileiro de Computação Ubíqua e Pervasiva.
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2016. 15o WPerformance - Workshop em Desempenho de Sistemas Computacionais e de Comunicação.
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2016. 2016 IEEE International Conference on RFID (RFID).
Automatic clocking and idleness management in enterprise environments using wireless sensors
2016. 2016 XLII Latin American Computing Conference (CLEI).
A proposal of knowledge base for applications in the scope of HIV/AIDS
2016. 2016 XLII Latin American Computing Conference (CLEI).
Um modelo ubíquo para retriagem de pacientes baseado na Internet das coisas
2016. 8o SBCUP - Simpósio Brasileiro de Computação Ubíqua e Pervasiva.
A Ubiquitous Model for Heart Monitoring based on Situation Awareness
2016. 15th International Conference WWW/Internet 2016.
Gerando Cen rios Procedurais Adapt veis em Um Jogo Mobile
2016. 1o Simpósio Latino-Americano de Jogos (SLATJogos 2016).
Elastic Management of Physical Spaces and Objects in Multi-Hospital Environments
2016. 2016 IEEE International Conference on Internet of Things (iThings) and IEEE Green Computing and Communications (GreenCom) and IEEE Cyber, Physical and Social Computing (CPSCom) and IEEE Smart Data (SmartData).
A Collaborative Situation-aware Model to Support Information Exchange among Medical Teams
2016. 15th International Conference WWW/Internet 2016.
Elastipipe: On Providing Cloud Elasticity for Pipeline-structured Applications
2016. The 11th International Conference on P2P, Parallel, Grid, Cloud and Internet Computing.
A Dynamic Personal Health Record with Semantic Interoperability Support
2016. 15th International Conference WWW/Internet 2016 (ICWI).
Towards a multilevel energy saving model for smart cities
2016. 2016 35th International Conference of the Chilean Computer Science Society (SCCC).
Proposal of a network congestion-aware RFID model for online management of assets
2016. 2016 35th International Conference of the Chilean Computer Science Society (SCCC).
Resumos expandidos em congressos
Combinando Elasticidade Reativa e Preditiva para a Execução de Aplicações Paralelas Iterativas em Nuvem2016. 16a Escola Regional de Alto Desempenho (ERAD 2016).
Proposição de uma Implementação Paralela para o Problema de Análise de Componentes Principais Recursiva
2016. 16a Escola Regional de Alto Desempenho (ERAD 2016).
Descoberta de números primos com threads e OpenCL usando CPU e GPU
2016. 16a Escola Regional de Alto Desempenho (ERAD 2016).
Correlacionando Modelos de Energia para Aplicações Paralelas em Nuvem
2016. 16a Escola Regional de Alto Desempenho (ERAD 2016).
A Proposal of Dynamic Content Search in aUbiquitous Tourist Guid
2015. the 21st Brazilian Symposium.
Resumos em congressos
Uso de Machine Learning para identificação de Estenose em Fístula Arteriovenosa2020. 40ª Semana Científica do Hospital de Clínicas de Porto Alegre.
Modelo de Registro Eletrônico de Saúde (RES) Mínimo baseado no Padrão OpenEhr
2020. XXVII Mostra UNISINOS de Iniciação Científica e Tecnológica.
Um Modelo de Visualização de Registros Eletrônicos de Saúde baseado no OpenEhr e Focados na Experiência do Usuário
2020. XXVII Mostra UNISINOS de Iniciação Científica e Tecnológica.
Extração de Informações de Prontuários Eletrônicos de Hospitais para Processamento por Algoritmos de Aprendizado de Máquina
2020. XXVII Mostra Unisinos de Iniciação Científica e Tecnológica.
Primeiro Arquétipo Brasileiro na Plataforma OpenEhr para Interoperabilidade Semântica de Dados com foco na Covid-19
2020. 40ª Semana Científica do Hospital de Clínicas de Porto Alegre.
Auxílio no rastreamento de massas em mamografias digitalizadas utilizando a rede neural convulacional U-Net
2019. XII Seminário Integrado de Ensino, Pesquisa e Extensão - SIEPE 2019.
Integração de Registros Eletrônicos da Saúde para Convergência ao OpenEHR
2019. XXVI Mostra Unisinos de Iniciação Científca e Tecnológica.
Integrando a Coleta de Sinais Vitais à Beira do Leito com o Prontuário Eletrônico do Paciente
2019. XXVI Mostra Unisinos de Iniciação Científca e Tecnológica.
O Uso do EHRServer como um Back-end para Dados Médicos
2018. XXV Mostra Unisinos de Iniciação Científica e Tecnológica.
Dispositivo para Coleta de Sinais Vitais à Beira do Leito
2018. XXV Mostra Unisinos de Iniciação Científica e Tecnológica.
Estudo da Classificação e Prevenção de Hospital Acquired Complications através do Banco de Dados MIMIC 3
2018. XXV Mostra Unisinos de Iniciação Científica e Tecnológica.
Transformação de dados médicos para o formato OpenEHR através do processamento de linguagem natural
2018. XXV Mostra Unisinos de Iniciação Científica e Tecnológica.
Visualização de Dados de Saúde em Dispositivos Móveis
2018. XXV Mostra Unisinos de Iniciação Científica e Tecnológica.
Desenvolvimento de um Dispositivo Hospitalar de Baixo Custo para Monitoramento Contínuo do Paciente
2017. XXIV Mostra de Iniciação Científica e Tecnológica da Unisinos.
Segurança da Informação na Comunicação de Dispositivos Móveis: uma revisão quasi-sistemática da literatura
2017. XXIV Mostra de Iniciação Científica e Tecnológica da Unisinos.
Predição de Risco de Saúde de Pacientes através do Aprendizado de Máquina na Base de Dados MIMIC-III
2017. XXIV Mostra de Iniciação Científica e Tecnológica da Unisinos.
Um Cliente Móvel Adaptável para Prontuários Eletrônicos Pessoais
2017. XXIV Mostra de Iniciação Científica e Tecnológica da Unisinos.
Uma Análise Simulada de Prontuários Eletrônicos Pessoais usando Redes P2P
2017. XXIV Mostra de Iniciação Científica e Tecnológica da Unisinos.
Uso da Base de dados MIMIC3 para a Prevenção de Complicações Adquiridas durante a Internação Hospitalar
2017. XXIV Mostra de Iniciação Científica e Tecnológica da Unisinos.
Interoperabilidade entre Padrões OpenEHR e FHIR através de Ontologias
2017. XXIV Mostra de Iniciação Científica e Tecnológica da Unisinos.
Proposição de um Modelo Prontuário Eletrônico Interoperável baseado em Ontologias
2016. IV Escola Regional de Computação Aplicada a Saúde (ERCAS).
Uma Proposta para a Utilização de Beacons como Dispositivos de Localização no Âmbito dos Cuidados Ubíquos
2016. XXIII Mostra Unisinos de Iniciação Científica e Tecnológica.
Uma Proposta de Arquitetura em Nuvem para Registros Eletrônicos de Saúde
2016. XXIII Mostra Unisinos de Iniciação Científica e Tecnológica.
Uma Proposta de Prontuário Eletrônico para Dispositivos Móveis no Âmbito dos Cuidados Ubíquos
2016. XXIII Mostra UNISINOS de Iniciação Científica e Tecnoloógica.
Definição de um Processo de Conversão de Modelos Clínicos em Ontologias
2016. XXIII Mostra Unisinos de Iniciação Científca e Tecnológica.
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Orientações em andamento
Mestrado
Graziela Knebel. Desenvolvimento de algoritmo para identificação de estenose em fístula arteriovenosa. Início: 2019. Universidade do Vale do Rio dos Sinos (Co orientador)Doutorado
Alexis Leal. Telemedicina aplicada às pandemias através da interação remota e assistência à saúde de pacientes para o enfrentamento de COVID-19. Início: 2021. Universidade do Vale do Rio dos Sinos (Orientador principal)Felipe Andre Zeiser. Análise de prognóstico e geração de indicadores para tomada de decisão através de uso de técnicas de Deep Learning no combate de COVID-19. Início: 2020. Universidade do Vale do Rio dos Sinos (Orientador principal)
Marcos Leandro Hoffmann Souza. Um Modelo Combinado de IOT e Deep Learning para Diagnóstico e Prognóstico de Manutenção e Gestão De Processos. Início: 2020. Universidade do Vale do Rio dos Sinos (Orientador principal)
Diogo Queiroz. Um Modelo Inteligente de Apoio ao Tratamento de Câncer Colorretal. Início: 2020. Universidade do Vale do Rio dos Sinos (Orientador principal)
Blanda Helena de Mello. Modelo de uma Base de Conhecimento para a interoperabilidade semântica de Registro Eletrônico de Saúde no padrão OpenEHR. Início: 2020. Universidade do Vale do Rio dos Sinos (Co orientador)
Fausto Neri da Silva Vanin. Mmodelo distribuído baseado em Blockchain para interoperabilidade segura de dados de saúde no âmbito da COVID-19. Início: 2020. Universidade do Vale do Rio dos Sinos (Co orientador)
Jezar Machado de Oliveira. Modelo para Digitalização de Prontuários Legados baseado em Websemântica. Início: 2020. Universidade do Vale do Rio dos Sinos (Orientador principal)
Luciano Lgnaczak. Avaliação do Uso de Mineração de Texto na Classificação de Segurança da Informação de Documentos Eletrônicos. Início: 2019. Universidade do Vale do Rio dos Sinos (Orientador principal)
Humberto Jorge de Moura Costa. F-Health: Um Modelo de Arquitetura de Computação em Neblina para o Monitoramento de Pacientes Baseado em Internet das Coisas. Início: 2018. Universidade do Vale do Rio dos Sinos (Orientador principal)
João Luis Zeni Montenegro. Um Modelo de Chatbot para Interação com Pacientes no âmbito do Quarto Hospitalar do Futuro baseado em Redes Neurais Convulacionais. Início: 2018. Universidade do Vale do Rio dos Sinos (Orientador principal)
Luis Claudio Gubert. Um Modelo combinando IoT e Deep Learning para Prevenção e Tratamento de Doenças Respiratórias Crônicas. Início: 2018. Universidade do Vale do Rio dos Sinos (Orientador principal)
Naira Kaieski. Análise de Monitoramento de Sinais Vitais baseado em técnicas de Aprendizado de Máquina. Início: 2017. Universidade do Vale do Rio dos Sinos (Orientador principal)
Tiago Zonta. Predictive Maintenance Integrated with the Flexible Job-shop Scheduling Problem. Início: 2017. Universidade do Vale do Rio dos Sinos (Orientador principal)
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