Viviane Moreira
Universidade Federal do Rio Grande do SulDepartamento de Informática Aplicada
Associated researcher
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Last update: 2021/01/07
Degrees
Ph.D. Ciência da Computação na Middlesex University em 2004M.Sc. Computação na Universidade Federal do Rio Grande do Sul em 1999
B.Sc. Analise de Sistemas na Universidade Católica de Pelotas em 1996
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| 2020 a Atual | CIDIA-19 - CIência de Dados e Inteligência Artificial para combater a COVID-19 A aplicação da Ciência de Dados na área da saúde tem se tornado cada vez mais frequente, dado o seu potencial de gerar insights que auxiliam na tomada de decisão, melhoram as condições de saúde dos pacientes e otimizam as operações hospitalares. No contexto da COVID-19, a rapidez com que a doença se disseminou pelo mundo, acometendo mais de 1,5 milhões de pessoas e causando mais de 100 mil óbitos, demanda soluções ágeis para acelerar o diagnóstico de pacientes com sintomas suspeitos e estimar a evolução da doença. Diante das limitações associadas à aplicação de exames laboratoriais e do acentuado aumento na demanda por serviços de saúde em um cenário de pandemia, é imprescindível o desenvolvimento de estratégias para alavancar a análise de dados clínicos, histórico epidemiológico, e exames por imagem, a fim de mais rapidamente diagnosticar COVID-19 entre casos suspeitos, principalmente em estágios iniciais da doença. Desta maneira, o objetivo desse projeto é aplicar técnicas do estado-da-arte de aprendizado de máquina para o auxílio ao diagnóstico e à melhoria da compreensão acerca da COVID-19. As contribuições do projeto estão distribuídas em cinco metas, a saber: (i) classificação automática de imagens de tomografia computadorizada de tórax; (ii) desenvolvimento de modelos preditivos e identificação de novos fatores de risco a partir da mineração de dados clínicos; (iii) integração de dados clínicos e de imagens utilizando abordagens multimodais para aprimorar diagnóstico; (iv) busca semântica de artigos científicos relacionados à COVID-19; e (v) monitoramento e predição da evolução da COVID-19 por meio da visualização de informações. Este projeto enquadra-se em dois dos temas priorizados no Edital. No escopo do tema ?6-Criação de soluções digitais para controle, monitoramento e previsão da disseminação do vírus", propomos a utilização da visualização de dados para explorar padrões temporais e regionais de disseminação do vírus, de acordo com estatísticas divulgadas pelos órgãos municipais, estaduais e federais. No contexto do tema ?7-Uso de inteligência artificial e de tecnologias digitais para referenciamento de pacientes e para melhoria da gestão do sistema de saúde", enquadram-se nossas propostas de utilização de técnicas de aprendizado de máquina para a aceleração do processo de diagnóstico a partir das imagens e de descoberta de conhecimento e realização de predições a partir dos dados clínicos Integrantes: Joao Luiz Dihl Comba (coordenador), Viviane Pereira Moreira, Melina Loreto, Mariana Recamonde Mendoza, Claudio Rosito Jung, Daniel Matheus Kuhn, Roger Eliandro Menezes, Ana Paula Zanardo, Rafael Domingos Grando, Gisele Nader Bastos, Luiz Antônio Nasi, Vitor Tadeu Ferreira, Tiago Severo Garcia, Carlo Sasso Faccin, Cauã Oliveira Rocha. |
| 2019 a Atual | Geologia Digital: Busca Integrada de Dados Geocientificos Heterogêneos Especialistas em gerenciamento de dados de E&P concordam que as informações mais valiosas para uma organização estão representadas sob a forma de dados não estruturados. Documentos textuais, e-mails, imagens e diagramas são exemplos típicos dessas informações. Com o objetivo de reduzir o esforço na busca por informações relevantes, o objetivo geral do projeto é fornecer uma solução para recuperação de informação multimodal (MIR). MIR é o processo de organizar e permitir a pesquisa de diferentes tipos de dados, ou seja, modalidades, como texto, imagem, áudio, vídeo ou modelos 3D. Aqui, nosso foco está em textos e figuras. Diferentes estratégias estão previstas para fornecer a busca multimodal, incluindo a busca por metadados e o mapemento de características textuais e visuais para o mesmo espaço vetorial. O escopo do trabalho também envolve a construção de ontologias de domínio e a organização do conhecimento com princípios de arquivística. Integrantes: Viviane Pereira Moreira (coordenador), Renata Vieira, Mara Abel, Eduardo Simões Lopes Gastal, Bruno Castro da Silva, Marcelo Soares Pimenta, Cassiana Michelin, Silvia Maria Wanderley Moraes, Rafael Port da Rocha. |
| 2018 a Atual | Formação e Análise de Grupos em Big Data Usando Técnicas de Visualização O objetivo deste trabalho é desenvolver algoritmos e estruturas de dados para análise de big data usando técnicas de visualização, com aplicações bem definidas (formação e análise de grupos, análise visual de revisões de produtos), e suporte a dados de tamanhos escaláveis e gerados em fluxo contínuo. Integrantes: Joao Luiz Dihl Comba (coordenador), Viviane Pereira Moreira, Sihem Amer-Yahia, Behrooz Omidvar-Tehrani, Carla Maria Dal Sasso Freitas, LUCAS MELLO SCHNORR. |
| 2018 a Atual | Geociências Digitais: gestão de conhecimento para interoperabilidade de dados científicos Projeto de cooperação internacional com o Sirius Lab da Universidade de OSLO para estudo da modelagem conceitual baseada em ontologias formais para tornar explícito o significado dos dados tratados nos sistemas de informação de exploração de petróleo. A abordagem busca propor soluções de integração, indexação, busca e interoperabilidade sobre grandes volumes de dados. O projeto prevê missões de trabalho de pesquisadores e de estudo para estudantes de pós-graduação em Computação e Geociências entre os dois grupos de pesquisa. Integrantes: Viviane Pereira Moreira (coordenador), Mara Abel, Carla Maria Dal Sasso Freitas, Eduardo Simões Lopes Gastal, Manuel Menezes de Oliveira Neto. |
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Recent publications
Articles in journals
Portuguese word embeddings for the oil and gas industry: Development and evaluation2021. COMPUTERS IN INDUSTRY.
Multilingual aspect clustering for sentiment analysis
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Early prediction of ICU readmissions using classification algorithms
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Visual exploration of rating datasets and user groups
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DuelMerge: Merging with Fewer Moves
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Identifying Sentiment-based Contradictions
2017. Journal of Information and Data Management - JIDM.
Multilingual emotion classification using supervised learning: Comparative experiments
2017. Information Processing & Management.
Assessing the impact of Stemming Accuracy on Information Retrieval - A multilingual perspective
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Using Information Retrieval for Sentiment Polarity Prediction
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BabelEnconding at SemEval-2020 Task 3: Contextual Similarity as a Combination of Multilingualism and Language Models2020. International Workshop on Semantic Evaluation - SemEval.
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Embeddings for Named Entity Recognition in Geoscience Portuguese Literature
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Clustering Multilingual Aspect Phrases for Sentiment Analysis
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Visualizing Hotel Reviews: a Case Study using TripAdvisor Data
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Identifying Sentiment-Based Contradictions
2016. Simpósio Brasileiro de Bancos de Dados.
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MS
Daniel Matheus Kuhn. Fine-grained Image Retrieval. Início: 2020. Universidade Federal do Rio Grande do Sul (Orientador principal)Lucas Lima de Oliveira. Multimodal Information Retrieval. Início: 2019. Universidade Federal do Rio Grande do Sul (Orientador principal)
Mattyws Ferreira Grawe. Early Sepsis Detection. Início: 2018. Universidade Federal do Rio Grande do Sul (Orientador principal)
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Luciana Regina Bencke. A ser definido. Início: 2020. Universidade Federal do Rio Grande do Sul (Orientador principal)Lucas Rafael Costella Pessutto. Multilingual Aspect-Based Sentiment Analysis. Início: 2019. Universidade Federal do Rio Grande do Sul (Orientador principal)
Diego de Vargas Feijó. Summarization Applied to Legal Texts. Início: 2016. Universidade Federal do Rio Grande do Sul (Orientador principal)
Danny Suarez Vargas. Aspect-Based Sentiment Analysis. Início: 2016. Universidade Federal do Rio Grande do Sul (Orientador principal)
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