Rhayssa Martins de Oliveira Verissimo

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Produções bibliográficas

• VERISSIMO, R. M. O. . Cannabis Sativa: uma nova fronteira e a revolução no tratamento de doenças neurodegenerativas e a análise adme in silico. 2. ed. São Paulo: Morello Editorial, 2025. 110p .

• VERISSIMO, R. M. O. . Cannabis Sativa: Uma nova fronteira e a revolução no tratamento de doenças neurodegenerativas e a análise adme in silico [Ebook]. 1. ed. São Paulo: Morello Editorial, 2024. v. 1. 61p .

• VERISSIMO, R. M. O. ; OLIVEIRA, Fernando A. ; CORREIA, Larissa F. C. ; SANTOS, Wellington P. . Investigação de métodos de classificação para apoio ao diagnóstico do câncer de mama: uma análise exploratória. In: VII Simpósio de Inovação em Engenharia Biomédica - SABIO, 2023, Recife. Anais do VII Simpósio de Inovação em Engenharia Biomédica - SABIO 2023.. Recife: Universidade Federal de Pernambuco, 2023. v. 1. p. 118-123.

• VERISSIMO, R. M. O. . Curativos Poliméricos Incorporados com Lipossomas no tratamento de feridas cutâneas: uma Revisão de Escopo. In: VII Simpósio de Inovação em Engenharia Biomédica - SABIO, 2023, Recife. Anais do VII Simpósio de Inovação em Engenharia Biomédica - SABIO 2023. Recife: Universidade Federal de Pernambuco, 2023. v. 1. p. 131-135.

• VERISSIMO, R. M. O. . Curativos Poliméricos Incorporados com Lipossomas no tratamento de feridas cutâneas: uma Revisão de Escopo. 2023. (Apresentação de Trabalho/Comunicação).

• VERISSIMO, R. M. O. ; OLIVEIRA, Fernando A. ; CORREIA, Larissa F. C. ; SANTOS, Wellington P. . Investigação de métodos de classificação para apoio ao diagnóstico do câncer de mama: uma análise exploratória. 2023. (Apresentação de Trabalho/Comunicação).

Outras produções

Projetos de pesquisa

• 2024 - Atual

  O PAPEL DAS TECNOLOGIAS EMERGENTES NO DIAGNÓSTICO DIFERENCIAL DA ISQUEMIA MESENTÉRICA, Descrição: A isquemia mesentérica aguda (IMA) é uma condição médica associada a alta mortalidade, com taxas variando de 60 a 90, devido à sua apresentação clínica inespecífica que frequentemente resulta em diagnóstico tardio. Apesar dos avanços nas modalidades diagnósticas e tratamentos, a detecção precoce e o manejo adequado da IMA continuam sendo desafios significativos, especialmente em sistemas de saúde com recursos limitados, como o Sistema Único de Saúde (SUS) no Brasil. Este trabalho de dissertação investiga o papel da inteligência artificial (IA) e do machine learning (ML) na melhoria do diagnóstico de IMA, propondo um protótipo inovador que combina dispositivos de imagem portátil com algoritmos de deep learning para análise automatizada de imagens médicas e dados clínicos. O objetivo é aumentar a precisão, rapidez e eficiência diagnóstica, oferecendo suporte em tempo real para a decisão clínica, mesmo em contextos com infraestrutura limitada. A implementação desse sistema no SUS poderia não apenas otimizar recursos e reduzir custos, mas também salvar vidas ao permitir um diagnóstico mais precoce e preciso da IMA. A pesquisa conclui que a adoção de tecnologias baseadas em IA tem o potencial de transformar o atendimento médico, tornando-o mais ágil, acessível e eficaz. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) . , Integrantes: Rhayssa Martins de Oliveira Verissimo - Coordenador / Emery Cleiton Cabral Correia Lins - Integrante.

Prêmios