Marco Aurélio De David Filho

Formação complementar

Idiomas

Áreas de atuação

Participação em eventos

Produções bibliográficas

• DAVID FILHO, M. A. ; ZANETTI, L. ; CORBARI, E. P. ; SIGNORATI, A. . SINAL DE FRANK E SUA IMPLICAÇÃO CLÍNICA: UMA REVISÃO DE LITERATURA. In: III Encontro Médico Acadêmico de Pato Branco, 2024, Pato Branco. Anais do III Encontro Médico Acadêmico de Pato Branco, 2024.

• DAVID FILHO, M. A. ; ANDRIGUES, M. D. ; HERMANN, P. B. . XENOTRANSPLANTE: BARREIRAS BIOLÓGICAS E ÉTICAS EM TRANSPLANTES RENAIS. In: II Jornada Acadêmica de Medicina do UNIDEP, 2024, Pato Branco - PR. Anais da Segunda Jornada Acadêmica de Medicina de Pato Branco, 2024.

• DAVID FILHO, M. A. ; ANDRIGUES, M. D. ; COZZATI, L. ; BICA, L. F. . DIFERENÇA ENTRE NASCER SURDO E TORNAR-SE SURDO: UMA REVISÃO DE LITERATURA. In: III Encontro Médico Acadêmico de Pato Branco, 2024, Pato Branco. Anais do III Encontro Médico Acadêmico de Pato Branco, 2024.

• DAVID FILHO, M. A. ; ANDRIGUES, M. D. ; HERMANN, P. B. . INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL APLICADA ÀS ANÁLISES CLÍNICAS NO SANGUE PARA O DIAGNÓSTICO PRECOCE DO CÂNCER DE MAMA. 2024. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• DAVID FILHO, M. A. . Estratégia de gamificação na educação sexual de adolescentes. 2023. (Apresentação de Trabalho/Seminário).

• DAVID FILHO, M. A. . Análise referente aos acidentes de trabalho na 7ª, 8ª, 9ª e 10ª regional de saúde do paraná nos anos de 2017 a 2022. 2023. (Apresentação de Trabalho/Seminário).

Projetos de pesquisa

• 2024 - Atual

  PERSPECTIVAS DO USO DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL PARA O DIAGNÓSTICO PRECOCE DO CÂNCER DE MAMA EM AMOSTRAS DE SANGUE, Descrição: O estudo visa descrever e relacionar a aplicabilidade da inteligência artificial (IA) para o diagnóstico precoce do câncer de mama no Brasil, considerando os benefícios dessa tecnologia para a saúde das mulheres e para o Sistema Único de Saúde (SUS). Problematização: Quais os benefícios da aplicabilidade da IA no contexto do diagnóstico precoce do câncer de mama? Objetivos: Investigar e documentar o impacto da IA na detecção precoce do câncer de mama, incluindo aspectos como tempo, precisão e custo e analisar como a IA se relaciona com o prognóstico da doença, considerando aspectos como qualidade de vida e sobrevida das pacientes. Metodologia: A metodologia adotada é de abordagem qualitativa, do tipo descritivo e exploratório, realizada por meio de uma pesquisa bibliográfica em bases de dados nacionais e internacionais, utilizando palavras-chave e critérios de elegibilidade. A análise de dados se baseará na proposta de Minayo, com duas fases: exploratória e interpretativa. Principais resultados esperados: Espera-se obter uma análise da aplicabilidade da IA para o diagnóstico precoce do câncer de mama, levando em conta a literatura científica e uma percepção de como essa temática se relaciona com o prognóstico da doença.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Marco Aurélio De David Filho - Integrante / Milena Dalsente Andrigues - Integrante / Priscila Bacarin Hermann - Coordenador.

• 2024 - Atual

  CONDIÇÕES CLÍNICAS E FATORES MATERNOS ASSOCIADOS AO DIAGNÓSTICO DO TRANSTORNO DO ESPECTRO AUTISTA, Descrição: O objetivo deste projeto de pesquisa é descrever e relacionar as condições clínicas e fatores maternos que possuem associação com o diagnóstico de casos do Transtorno do Espectro Autista (TEA). Trata-se de um estudo epidemiológico, analítico e observacional do tipo caso-controle. Será realizado por meio da coleta de dados com pais e/ou responsáveis de crianças atendidas pelo Centro de Atenção Psicossocial Infanto Juvenil (Capsi). Para isso, farão parte da amostra indivíduos que atendam aos critérios de inclusão e exclusão. Espera-se que os dados coletados e analisados possam ampliar o conhecimento sobre os determinantes maternos do TEA, fornecendo insights importantes para a prática clínica e para políticas públicas voltadas à saúde materno-infantil.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (1) . , Integrantes: Marco Aurélio De David Filho - Integrante / Milena Dalsente Andrigues - Integrante / Cleunir de Fatima Candido De Bortoli - Coordenador.

Prêmios