Denise Bandeira da Silva

Pós-doutorado

Formação complementar

Idiomas

Áreas de atuação

Organização de eventos

Participação em eventos

Orientou

Produções bibliográficas

• DA SILVA, DENISE BANDEIRA ; SCHMIDT, DIOGO ; DA COSTA, CRISTIANO ANDRÉ ; DA ROSA RIGHI, RODRIGO ; ESKOFIER, BJÖRN . DeepSigns: A predictive model based on Deep Learning for the early detection of patient health deterioration. EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS , v. 165, p. 113905, 2021.

• DA COSTA, CRISTIANO ANDRÉ ; PASLUOSTA, CRISTIAN F. ; ESKOFIER, BJÖRN ; DA SILVA, DENISE BANDEIRA ; DA ROSA RIGHI, RODRIGO . Internet of Health Things: Toward intelligent vital signs monitoring in hospital wards. ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN MEDICINE , v. 89, p. 61-69, 2018.

• SILVA, D. B. . Banco de Dados: desenvolvimento de aplicações. 1. ed. São Leopoldo: UNISINOS, 2010. v. 1. 72p .

• SILVA, D. B. ; ZAMBENEDETTI, L. (Org.) . Anais do IV Workshop sobre Software Livre. 1. ed. Porto Alegre: , 2003. v. 1. 162p .

• SILVA, D. B. . Anais do I Workshop sobre Software Livre. 1. ed. São Leopoldo: Editora Unisinos, 2000. v. 1. 80p .

• ARAUJO, R. M. ; CERQUEIRA, A. ; CIDRAL, A. ; SILVA, D. B. ; PATTO, V. S. . Capítulo VI ? Sistemas de Informação. In: Avelino F. Zorzo; Daltro Nunes; Ecivaldo S. Matos; Igor Steinmacher; Jair C. Leite; Renata Araujo; Ronaldo C. M. Correia; Simone Martins. (Org.). Referenciais de Formação para os Cursos de Graduação em Computação 2017. 1ed.Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação (SBC), 2017, v. , p. 105-136.

• COSTA, C. M. ; AUDY, J. ; SILVA, D. B. ; CIDRAL, A. . A Curriculum for Information Systems Courses. In: Antonio Méndez-Vilas; J.A.Mesa González. (Org.). INFORMATION SOCIETY AND EDUCATION: MONITORING A REVOLUTION. : , 2002, v. , p. -.

• KAIESKI, NAIRA ; SCHMIDT, DIOGO ; KELSH, CAROLINA ; SILVA, DENISE ; COSTA, CRISTIANO ; RIGHI, RODRIGO . Um Modelo para Predição Individualizada da Deterioração da Saúde de Pacientes no âmbito da Internet das Coisas. In: Anais Principais do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde, 2020, Brasil. Anais Principais do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS 2020). Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2020. p. 167-178.

• SCHMIDIT, D. ; SILVA, D. B. ; COSTA, C. A. ; RICHI, R. R. . Um Modelo de Predição de Mortalidade em Unidades de Terapia Intensiva Baseado em Deep Learning.. In: 18o SIMPÓSIO BRASILEIRO DE COMPUTAÇÃO APLICADA À SAÚDE (SBCAS), 2018, Natal. Anais do XXXVIIII Congresso da Sociedade Brasileira de Computação. Porto Alegre: SBC, 2018. p. 1-12.

• WICHMAN, M. ; COSTA, C. A. ; ROEHRS, A. ; SILVA, D. B. ; RICHI, R. R. . Integration between Electronic Health Records Standards using Ontology and Rules. In: 16th International Conference on WWW/Internet 2017, 2017, Vilamoura, Portugal. Proceedings of the International Conferences on WWW/Internet 2017 and Applied Computing 2017. Lisboa: IADIS, 2017. p. 23-30.

• SILVA, D. B. ; RABELLO, T. ; COSTA, C. A. ; SCHMIDIT, D. ; RICHI, R. R. . A Study to Classify Hospital Acquired Complications Based on Electronic Health Record: the preprocessing phase. In: 16th International Conference on WWW/Internet 2017 (ICWI 2017), 2017, Vilamoura, Portugal. Proceedings of the International Conferences on WWW/Internet 2017 and Applied Computing 2017. Lisboa: IADIS, 2017. p. 39-46.

• FERREIRA, A. P. L. ; SILVA, D. B. . Projetos Flexíveis de Cursos de Graduação. In: WEI - Workshop sobre Educação em Computação, 2007, Rio de Janeiro. Anais do Congresso da Sociedade Brasileira de Computação, 2007.

• CIDRAL, A. ; SILVA, D. B. ; LIBERALI, G. ; KEMCZINSKI, A. . Proposta de Plano pedagógico para o bacharelado em sistemas de informação. In: Curso Qualidade dos Cursos de Graduação da Área de Computação e Informática, 2001, Fortaleza. Anais do Curso Qualidade dos Cursos de Graduação da Área de Computação e Informática, 2001.

• FERREIRA, A. P. L. ; SILVA, D. B. ; LIBERALI NETO, G. . Por um Referencial na Formação Profissional em Sistemas de Informação. In: VIII Workshop sobre Educação em Computação do XX Congresso da Sociedade Brasileira de Computação, 2000, Curitiba. Anais do VIII Workshop sobre Educação em Computação do XX Congresso da Sociedade Brasileira de Computação, 2000.

• SILVA, D. B. . Uma interface para um sistema gerenciador de transações longas de banco de dados. In: XXI Sminário integrado de hardware e software, 1994, Caxambú. Anais do XXI SEMISH, 1994.

• RABELLO, T. ; SILVA, D. B. ; COSTA, C. A. . Uso da Base de dados MIMIC3 para a Prevenção de Complicações Adquiridas durante a Internação Hospitalar. In: XXIV Mostra de Iniciação Científica e Tecnológica da Unisinos, 2017, São Leopoldo. Anais da Mostra de Iniciação Científica e Tecnológica da Unisinos. São Leopoldo. São Leopoldo: Casa Leiria, 2017. v. 24. p. 524-525.

• COSTA, C. M. ; AUDY, J. ; SILVA, D. B. . A Curriculum for an Information Systems Course. In: International Conference on Information and Communication Technologies in Education 2002, FORMATEX, 2002, Badajoz, Spain. Proceeding of International Conference on Information and Communication Technologies in Education, 2002. v. 1. p. 12-17.

• ARAUJO, R. M. ; CERQUEIRA, A. ; SILVA, D. B. ; MALCHIORI, A. P. ; CIDRAL, A. . Sobre a atualização do Currículo de Referência para os Cursos de Graduação em Sistemas de Informação na SBC. 2016. (Apresentação de Trabalho/Comunicação).

Outras produções

Projetos de pesquisa

• 2022 - 2024

  CIARS - Inteligência Artificial aplicada à Saúde, Descrição: A Rede CIARS - Inteligência Artificial aplicada à Saúde, a qual faz parte do Programa Redes Inovadoras de Tecnologias Estratégicas do Rio Grande do Sul RITEs da FAPERGS, tem por objetivo estimular pesquisa científica de excelência e geração de tecnologia e inovação.O problema em torno do qual a rede está estruturada é a necessidadeobservada de um conjunto de soluções computacionais em Ciência de Dados eInteligência Artificial para proporcionar avanços significativos em diversosprocessos da área de saúde:- Auxílio ao diagnóstico médico a partir da localização e predição de achadosclínicos nas diversas modalidades de dados disponíveis, por exemplo, dadosclínicos, exames de imagens de múltiplas modalidades, dados genômicos,comportamentais, entre outros.- Predição antecipada de situações de maior risco, tanto em nível individual como de comunidade ou população, de modo a orientar ações proativas de gestão e controle de saúde.- Auxílio à classificação dos pacientes conforme o grau de complexidade e urgência do tratamento para melhor alocação de recursos, conforme a disponibilidade.- Gestão do fluxo de pacientes e otimização da distribuição de recursos intra-hospitalares de acordo com a condição clínica dos pacientes e disponibilidadedesses recursos.- Facilitação do acesso de pacientes ao atendimento adequado às suasnecessidades em casos de urgência e emergência, através da gerência de fluxo de pacientes na rede de saúde.- Provimento dos gestores com informações acuradas que possam ser utilizadas no processo de tomada de decisão de incorporação de tecnologias e gestão de recursos de saúde.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Denise Bandeira da Silva - Coordenador / Rafael Heitor Bordini - Integrante / Carla Maria Dal Sasso Freitas - Integrante.

• 2017 - 2020

  Projeto CNPq Universal - Quartos Hospitalares do Futuro: Um Modelo Ubíquo para Análise e Correlação de Sinais Vitais de Pacientes empregando Algoritmos Inteligentes, 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. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (5) / Mestrado acadêmico: (4) / Doutorado: (3) . , Integrantes: Denise Bandeira da Silva - Integrante / Cristiano André da Costa - Coordenador / Alex Röehrs - Integrante / Rodrigo da Rosa Righi - Integrante / Sandro José Rigo - Integrante / Jorge Luis Victoria Barbosa - Integrante / Tobias Zobel - Integrante / Dirk Riehle - Integrante / Naira Kaieski - Integrante.

• 2017 - 2020

  Projeto com SAMU e Grupo Hospitalar Conceição - Colaborador - Modelagem Semântica para o diagnóstico de Sepse em Emergência, Descrição: A sepse é uma resposta patológica sistêmica a uma infecção associada a disfunção de órgãos. Estima-se 751.000 casos ao ano (dados americanos) e no Brasil a doença apresenta 55,7% de mortalidade. Em 2002 a Surviving Sepse Campaing (SSC) uma organização liderada pela Society of Critical Care Medicine e pela European Society of Intensive Care Medicine, lançou uma campanha para reduzir a mortalidade da sepse que é estruturada em sete pilares, e dentre esses está a melhora do diagnóstico e reconhecimento precoce da sepse. Diversos são os modelos desenvolvidos para tentar predizer o desenvolvimento desta doença, entretanto, raramente abordam pacientes oriundos de emergências. É bem estabelecido pela literatura que as primeiras horas são determinantes no prognóstico, o tratamento iniciado nas primeiras horas tem impacto positivo na redução da mortalidade. Nesse âmbito, o presente projeto propõe uma modelagem semântica dos dados coletados na USA - Unidade de Suporte Avançado do Serviço de Atendimento Móvel de Urgência (SAMU) e nas Unidades de Pronto Atendimento (UPA) para geração de modelos que possam ajudar a predizer a sepse no contexto do atendimento de urgência e emergência. O uso de ontologias permite a definição de um vocabulário comum com a possibilidade de uma correlação semântica entre os dados armazenados, de forma a permitir a interoperabilidade entre diferentes sistemas. Esse vocabulário será definido de acordo com o padrão OpenEHR, garantindo também a interoperabilidade universal dos dados eletrônicos armazenados. Resultados esperados para esse projeto são: a) desenvolvimento de um modelo de predição de sepse que segue determinações previstas pelo Instituto Latino Americano de Sepse (ILAS) e pela Surviving Sepsis Campaig (SSC); b) se os pacientes com sepse podem apresentar uma ou mais disfunções orgânicas e que, quando não tratados em tempo, evoluem invariavelmente para a morte. O projeto será desenvolvido por pesquisadores da Universidade do Vale do Rio dos Sinos (UNISINOS) em parceria com a Secretaria Municipal de Saúde do Município de Porto Alegre através do SAMU. O produto final será disponibilizado aos parceiros envolvidos e visa auxiliar os profissionais no diagnóstico precoce da sepse. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (2) . , Integrantes: Denise Bandeira da Silva - Integrante / Cristiano André da Costa - Integrante / Alex Röehrs - Integrante / Rodrigo da Rosa Righi - Integrante / Sandro José Rigo - Integrante / Priscila Schmidt Lora - Coordenador / Karin Viegas - Integrante / Carine Machado Fonseca - Integrante / Rosane Mortari Ciconet - Integrante / Leticia Model - Integrante.

Prêmios