Sandro José Rigo
UNISINOSPPGCA
Pesquisador associado
Informações resumidas do Currículo Lattes
Currículo Lattes atualizado em 05/05/2021
Nome em citações bibliográficas: RIGO, S. J.;RIGO, SANDRO J.;RIGO, SANDRO JOSÉ;RIGO, SANDRO;RIGO, SANDRO JOSE;JOSE RIGO, SANDRO
Formação acadêmica
Doutorado em Computação na Universidade Federal do Rio Grande do Sul em 2008Mestrado em Ciência da Computação na Universidade Federal do Rio Grande do Sul em 1993
Graduado em Informática Software Básico na Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul em 1990
Projetos de pesquisa em andamento
| 2019 a Atual | Classificação e predição de padrões de estresse psicosocial com uso de múltiplos sinais fisiológicos O estresse é uma reação natural do organismo, porém o estresse crônico está associado a diversas doenças físicas e mentais. Diante de situações estressoras, o organismo tem uma resposta de luta ou fuga para aumentar as chances de sobrevivência, gerando reações biológicas, fisiológicas e psicológicas. Sensores de sinais fisiológicos são capazes de captar aspectos físicos que evidenciam o estresse, possibilitando sua identificação e interpretação. Os recentes avanços na área de sensores vestíveis, as abordagens de Inteligência Artificial para classificação de padrões em sinais e as melhorias de capacidade dos dispositivos móveis são considerados como aspectos promissores quanto ao apoio que podem proporcionar para as abordagens de Terapias Comportamentais que tratam de mitigar os efeitos do estresse. Em especial é beneficiada a abordagem conhecida como biofeedback, que se caracteriza por utilizar sensores para apoiar os pacientes na identificação de situações de atenção devido ao estresse, promovendo assim melhorias de saúde. Tendo em vista esses aspectos, o presente projeto tem como objetivo desenvolver e buscar evidências de validade de um dispositivo vestível para apoiar ações de biofeedback na avaliação e tratamento de estresse. Serão avaliados o estado da arte e tendências na área de sensores vestíveis e de abordagens de Inteligência Artificial para classificação de sinais. Serão realizados estudos com delineamento quase experimental de medidas repetidas, com base no experimento Trier Social Stress Test, a fim de verificar os níveis de estresse com a utilização de medidas já validadas e compor uma base de dados anotada com as medidas fisiológicas juntamente com a sua classificação do estado emocional. A partir desta base de dados serão realizados estudos com abordagens de aprendizado de máquina e de aprendizado profundo, com a finalidade de geração de modelos de classificação de padrões. De forma complementar, serão desenvolvidas aplicações baseadas em dispositivos móveis para proporcionar a interação de pacientes com dispositivos vestíveis e a detecção online de padrões, seguida pela sugestão de intervenções psicológicas. As principais contribuições promovidas pelo desenvolvimento deste projeto serão observadas no estudo de sensores vestíveis, na classificação de sinais fisiológicos e no desenvolvimento de plataformas de monitoramento e intervenção baseadas em sensores vestíveis e dispositivos móveis. O projeto adota uma abordagem interdisciplinar, que considera o aporte de conhecimento das áreas da Psicologia, Física biomédica, Engenharia Elétrica e Ciência da Computação. O presente projeto irá contribuir com a pesquisa e desenvolvimento de novas tecnologias para avaliação e intervenção em estresse, campo de interesse para a saúde pública. Integrantes: Sandro José Rigo (coordenador), Cristiano André da Costa, rodrigo marques de figueiredo, elisa kern castro. |
| 2019 a Atual | Perspectivas para o acompanhamento automatizado de informações em serviços de saúde com foco em fusão de dados multimodais e processamento de linguagem natural de dados não estruturados O principal objetivo deste trabalho é avaliar as perspectivas da integração de técnicas de Aprendizagem Profunda (Deep Learning) com técnicas de Processamento de Linguagem Natural e com Teorias Linguísticas, de modo a proporcionar o acompanhamento automatizado de dados não estruturados em saúde, incluindo nesse processo a fusão de dados multimodais. Desta forma, poderá ser utilizado de forma efetiva o conjunto de dados médicos existente atualmente em registros médicos e em outras fontes, tais como exames clínicos, ou sensores de sinais fisiológicos, por exemplo. Isso não é possível de ser feito manualmente devido ao alto volume existente, cuja tendência é o aumento em larga escala. Esta abordagem possibilitará que sejam obtidas, comparadas e relacionadas automaticamente informações sobre diferentes processos em execução rotineira em instituições de saúde. Isso é relevante para setores internos às instituições de saúde, bem como para aqueles setores externos situados junto às entidades governamentais, pois permite a estes setores que suas decisões sobre orçamento, análise de qualidade, planejamento e análise de tendências ou de situações críticas, entre outras, sejam tomadas com base em um cenário com maior riqueza de detalhes do que é possível atualmente. Um segundo ponto relevante é a capacidade de uso dos modelos que podem ser obtidos com vistas à geração de simulações e predições para fatores acompanhados. Apesar de existirem trabalhos explorando diferentes formas de integração de dados não estruturados, são escassos na literatura os trabalhos voltados para a área da saúde e ainda mais aqueles que buscam uma integração com teorias linguísticas ou que explorem técnicas de aprendizagem profunda de forma a contemplar dados multimodais, sendo estes os aspectos de originalidade que serão explorados no projeto. Integrantes: Sandro José Rigo (coordenador), silvio cesar cazella, Paulo Quaresma. |
| 2018 a Atual | Um Modelo Interoperável e baseado em Blockchain para Prontuários Eletrônicos no âmbito do uHospital Prontuários eletrônicos são registros digitais que armazenam o histórico de saúde das pessoas. Tipicamente esses registros contêm a visão parcial da relação de um paciente com determinada instituição de atenção à saúde, como clínicas, hospitais e laboratórios. Uma grande tendência na área é permitir uma visão integrada da saúde de uma pessoa, desde o seu nascimento, incluindo as relações com diferentes profissionais e instituições. Com o advento da Internet das Coisas, esse registro unificado poderia incluir também os dados obtidos de sensores ou wearables, complementando as informações armazenadas. Essa visão integrada da saúde de uma pessoa, muitas vezes chamado de prontuário eletrônico pessoal, traz diversos desafios, dentre os quais destacam-se o gerenciamento do grande volume de dados produzidos e a garantia da interoperabilidade com diferentes formatos e sistemas legados. Nesse âmbito, o presente projeto propõe uma arquitetura distribuída, baseada na tecnologia Blockchain, para permitir o acesso e armazenamento dos registros de saúde de maneira escalável e segura. Além disso, o projeto modela essas informações através de uma coleção de ontologias, baseado no padrão OpenEHR, permitindo a interoperabilidade semântica com diferentes prontuários eletrônicos. Para avaliar a eficácia do modelo proposto, será desenvolvido um protótipo, no qual serão empregados dados anônimos de pacientes reais do Hospital de Clínicas de Porto Alegre. O projeto se insere no âmbito do uHospital, que emprega diversos conceitos da computação móvel e ubíqua no gerenciamento eficiente de saúde em hospitais. Integrantes: Cristiano André da Costa (coordenador), Sandro José Rigo, rodrigo righi. |
| 2017 a Atual | Analisando Recursos e Aplicações para Melhorar o Desempenho de Sistemas Dell Descrição: Hoje, a Dell é uma empresa responsável por hospedar e executar um conjunto de aplicativos, que variam, por exemplo, de recursos humanos, áreas comerciais e científicas, que funcionam em computadores e recursos distribuídos. Neste contexto, vislumbra-se uma oportunidade para aprimorar o gerenciamento de recursos dos aplicativos da empresa, mapeando recursos e aplicativos na nuvem e fornecendo instalações de monitoramento. Estamos englobando a seguinte questão de pesquisa: como gerenciar recursos do servidor (memória, consumo de energia, largura de banda da rede, uso do disco, banco de dados e carga da CPU) e diferentes tipos de aplicativos (com limite de CPU, IO-bound, etc.) para suportar comunicação em tempo real e requisitos de escalabilidade. Por fim, procuramos manter, ou ainda melhorar, a experiência dos usuários na execução/uso de aplicativos que são executados nos recursos da empresa.. Integrantes: rodrigo righi (coordenador), Sandro José Rigo, Cristiano André da Costa. |
| 2017 a Atual | A CIDADE COMO ESPAÇO DE APRENDIZAGEM: uma proposta em rede colaborativa acerca da gamificação na educação na era da mobilidade Este projeto tem como objetivos construir uma rede de ensino e pesquisa com vistas a impulsionar o desenvolvimento de ações colaborativas e cooperativas, na perspectiva da qualificação dos Programas de Pósgraduação envolvidos nesta proposta, bem como compreender como a cidade pode se constituir em espaços de convivência híbridos e multimodais de aprendizagem, utilizando o conceito de gamificação na educação. Esta proposta, que contempla três universidades brasileiras e seus respectivos programas de pósgraduação, linhas e grupos de pesquisa, justificase pela necessidade de produção e difusão de conhecimento no campo da educação e da gamificação, bem como pela união de expertises e pela construção de uma perspectiva de ensino e pesquisa cooperativa, que possibilite contribuir para a qualificação do stricto sensu no que se refere à educação com as culturas digitais. Quanto aos participantes, este projeto contempla três Programas de Pósgraduação em Educação do país de regiões distintas do Brasil (Nordeste, Sudeste e Sul), dois dos quais têm conceito 7 pela Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (Capes). Esse aspecto contribui significativamente para a inovação e consolidação das pesquisas a serem desenvolvidas. A escolha pela parceria com os professorespesquisadores dos respectivos programas ocorreu devido ao fato de terem em comum estudos, projetos, investigações e publicações na área da educação, culturas digitais, jogos eletrônicos, tecnologias da informação e comunicação (TIC) e gamificação. Integrantes: Simone de Lucena Ferreira (coordenador), Sandro José Rigo, Eliane Schlemmer, Eucidio Pimenta Arrud, Regina Helena Alves da Sil. |
| 2017 a Atual | Projeto CNPq Universal - Colaborador - Quartos Hospitalares do Futuro: Um Modelo Ubíquo para Análise e Correlação de Sinais Vitais de Pacientes empregando Algoritmos Inteligentes Projeto certificado pela empresa SAP BRASIL LTDA em 11/07/2017. Descrição: Hoje em dia percebe-se que em quartos hospitalares diversos dados relativos aos pacientes, incluindo os sinais vitais, são coletados manualmente ou de forma automática por equipamentos isolados. Muitos dados dos pacientes são armazenados em planilhas, não integradas ao registro eletrônico de saúde, e necessitando de profissionais alocados especificamente para esta tarefa. Além disso, particularmente no Brasil, devido a processos de licitação e a flutuações da economia, os dispositivos médicos encontrados em quartos hospitalares são heterogêneos, de diferentes fabricantes e com distintas formas de interconexão. Uma possível solução para superar essas limitações é a conexão dos dispositivos à Internet através de uma plataforma distribuída, tipicamente empregando computação em nuvem, que vem sendo chamada de Internet das Coisas. Nesse âmbito, esse projeto propõe a integração das diversas fontes de dados, coletadas em um quarto hospitalar, empregando um algoritmo inteligente que identifica e correlaciona os sinais vitais dos pacientes, detectando possíveis riscos à saúde e possibilitando tomada de ações. Um impacto esperado desse trabalho é relacionado com a eficiência, permitindo otimizar os recursos existentes, além de buscar minimizar o risco à saúde dos pacientes. A solução proposta baseia-se em uma combinação de hardware e software que permitirá integrar diversos dados de pacientes, internados em quartos hospitalares, através de uso de técnicas de aprendizado de máquina, computação em nuvem e computação ubíqua, na qual as tecnologias estão integradas com o ambiente real de forma transparente. Pareceiros: SAP Labs Latin America, Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg , Medical Valley Europäische Metropolregion Nürberg e Sistema de Saúde Mãe De Deus.. Integrantes: Cristiano André da Costa (coordenador), Sandro José Rigo, Rodrigo da Rosa Righi, Denise Bandeira da Silva, Tobias Zobel, Naira Kaieski. |
Projetos de desenvolvimento em andamento
| 2017 a Atual | UNISINOS LAB Ambiente com vistas à personalização da trajetória acadêmica dos alunos em uma nova plataforma de aprendizagem. As atividades realizadas na plataforma desenvolvem competências transversais, que extrapolam as dimensões disciplinar e profissional. http://www.unisinos.br/lab/ Integrantes: Gustavo Borba (coordenador), Sandro José Rigo, Isa Mara da Rosa Alves, Carlo Franzato. |
| 2014 a Atual | HOOKIT:motor de busca semântica e linguagem natural para plataforma global de social commerce em moda e design. O projeto trata da concepção e o desenvolvimento de uma arquitetura de serviços baseados na Web Semântica e no uso de linguagem natural e recomendação colaborativa para apoiar a consolidação e expansão de uma plataforma de social commerce que integra serviços de comércio eletrônico nas áreas de moda e design (HOOKIT). Integrantes: Sandro José Rigo (coordenador), Denis Andrei Araujo, eduardo pittol. |
Últimas publicações
Artigos em periódicos
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Orientações em andamento
Mestrado
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Diego Pinheiro da Silva. Aplicação de técnicas de Aprendizagem Profunda (Deep Learning) com técnicas de Processamento de Linguagem Natural e Teorias Linguísticas para automatização de dados não estruturados em saúde. Início: 2019. Universidade do Vale do Rio dos Sinos (Orientador principal)
Michele Jackeline Andressa Rosa. Aplicação de técnicas de Inteligência Artificial para Gestão de Finanças Pessoais. Início: 2019. Universidade do Vale do Rio dos Sinos (Orientador principal)
Tiago Luis de Andrade. Metodologias ativas/colaborativas na mitigação da evasão em EAD: uma análise baseada em Learning Analytics e Mineração de Dados Educacionais. Início: 2019. Universidade do Vale do Rio dos Sinos (Orientador principal)
Armando Leopoldo Keller. Método evolutivo para planejamento de obras em sistemas de distribuição de energia elétrica com foco em indicadores coletivos de continuidade. Início: 2019. Universidade do Vale do Rio dos Sinos (Orientador principal)
JOÃO OLEGÁRIO DE OLIVEIRA DE SOUZA. METODOLOGIA PARA CONTROLE DE PRÓTESE DE MÃO DE BAIXO CUSTO ATRAVÉS DA CLASSIFICAÇÃO DE SINAIS VIA REDES NEURAIS ARTIFICIAIS E FUSÃO DE SENSORES. Início: 2018. Universidade do Vale do Rio dos Sinos (Orientador principal)
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