Marcos André de Oliveira

Formação complementar

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Participação em eventos

Orientou

Produções bibliográficas

• OLIVEIRA, C. E. F. ; OLIVEIRA, M. A. ; GUIMARAES, M. D. . ANÁLISE CLINICO-EPIDEMIOLÓGICA DA SEPSE NA EMERGÊNCIA DO HOSPITAL UNIVERSITÁRIO NO SERTÃO DO SÃO FRANCISCO. 2020. (Apresentação de Trabalho/Simpósio).

• AQUINO, E. B. A. ; OLIVEIRA, M. A. ; GUIMARAES, M. D. ; OLIVEIRA, C. E. F. ; DINIZ, M. C. ; BRAGA, M. D. ; LEITE, M. L. M. . Análise da coleta dos dados clínicos e epidemiológicos e imagens dos exames de ultrassonografia pulmonar dos pacientes com suspeita ou confirmados de SRAG no HU-UNIVASF. 2020. (Apresentação de Trabalho/Outra).

• DINIZ, M. C. ; OLIVEIRA, M. A. ; GUIMARAES, M. D. ; AQUINO, E. B. A. ; LIMA, R. S. ; RAMOS, R. P. ; OLIVEIRA, C. E. F. ; SANTOS, I. . Acurácia diagnóstica de Rede Neural Artificial na classificação de pacientes com lesões cutâneas no ambulatório dermatológico do HU-UNIVASF. 2020. (Apresentação de Trabalho/Outra).

• LEITE, M. L. M. ; OLIVEIRA, C. E. F. ; GUIMARAES, M. D. ; OLIVEIRA, M. A. ; BRAGA, M. D. . IMPLANTAÇÃO DE UM PROTÓTIPO DE PROTOCOLO DE SEPSE NO HOSPITAL UNIVERSITÁRIO DO VALE DO SÃO FRANCISCO. 2020. (Apresentação de Trabalho/Outra).

• BRAGA, M. D. ; OLIVEIRA, C. E. F. ; LEITE, M. L. M. ; GUIMARAES, M. D. ; OLIVEIRA, M. A. . IMPLANTAÇÃO DE UM PROTÓTIPO DE PROTOCOLO DE SEPSE NO HOSPITAL UNIVERSITÁRIO DO VALE DO SÃO FRANCISCO. 2020. (Apresentação de Trabalho/Outra).

• BRAGA, M. D. ; OLIVEIRA, M. A. ; OLIVEIRA, C. E. F. ; ARMSTRONG, A. C. ; MAGALHAES, T. A. ; GUIMARAES, M. D. . INCIDÊNCIA DE MICROORGANISMOS EM HEMOCULTURAS DE SÉPTICOS DA EMERGÊNCIA DO HU-UNIVASF' XII JORNADA CIENTIFICA SCIENTEX. 2019. (Apresentação de Trabalho/Simpósio).

Outras produções

Projetos de pesquisa

• 2021 - Atual

  Manufatura aditiva auxiliada por aprendizagem de máquina: Produção de scaffolds de hidroxiapatita através da previsão e caracterização da qualidade da impressão, Descrição: Dependendo do tipo de lesão no tecido ósseo, se faz necessário a aplicação de enxertos ou próteses, os quais além do alto custo, elevam o risco de infecção e rejeição devido a natureza dos materiais utilizados. Como alternativa, pesquisas recentes têm empregado scaffolds de hidroxiapatita com sucesso, pois comosendo uma bioceramica similar a composição do tecido ósseo, possui alto grau de biocompatibilidade. Por meio dos recentes avanços da manufatura aditiva, estes scaffolds podem ser impressos sob medida para a área onde será aplicado, entretanto um desafio é o controle da qualidade da impressão de acordo com as características do tecido ósseo, porosidade e dimensões. Nesse sentido, a aprendizagem de máquina, área da inteligência artificial tem se mostrado promissora. O objetivo desse esse projeto é através de um estudo é prospectivo, experimental e analítico, utilizar técnicas de aprendizagem de máquina para guiar a manufatura aditiva desses scaffolds, prevendo a impressão final a partir das configurações da impressora e material, elaborando assim uma metodogia de produção para reduzir o desperdício de tempo, recursos e elevando a qualidade dessa técnica. Após o levantamento desses parâmetros na literatura, serão realizadas impressões de scaffolds com filamentos de hidroxiapatita para cada combinação de configurações e com base nesses dados será confecionado um modelo preditivo. Serão selecionados alguns scaffolds e submetidos a ensaios in vitro e in vivo para verificar a acurácia do protocolo desenvolvido. Espera-se dessa forma, contribuir para o aprimoramento da manufatura aditiva na engenharia de tecido ósseo com uma abordagem de baixo custo com uma vasta literatura disponível, o qual reduz o tempo, desperdício e custo do processo e contribui a qualidade de vida da população.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) Doutorado: (1) . , Integrantes: Marcos Andre de Oliveira - Integrante / Ricardo Santana de Lima - Coordenador.

• 2021 - Atual

  Análise de custos fixos e variáveis de internação de pacientes com Covid-19 e Sepse, Descrição: Análise dos custos fixo e variáveis de internação de pacientes diagnósticados com Covid-19 ou SRAG e pacientes acometidos de Sepse. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (3) / Mestrado acadêmico: (2) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Marcos Andre de Oliveira - Integrante / Marcos Duarte Guimarães - Coordenador / CARLA ELIZA FERRAZ DE OLIVEIRA - Integrante.

• 2020 - Atual

  Acurácia da predição de agravamento da Síndrome Respiratória Aguda Grave através de uma Rede Neural Artificial, Descrição: Estudo de coorte prospectivo de acurácia prognóstica de uma Rede Neural Artificial treinada com biomarcadores presentes em imagens de Raio-x, traçados de Eletrocardiograma, exames laboratoriais e dados epidemiológicos para predição do agravamento da Síndrome Respiratória Aguda Grave (SRAG) dos pacientes admitidos no Hospital Universitário (HU) da Universidade Federal do Vale do São Francisco (UNIVASF). A partir dessa Rede Neural Artificial poderemos utilizar exames de baixa complexidade para identificar os pacientes no início da SRAG ainda no serviço de atenção básica de saúde, como também, prever a evolução e desfecho dessa síndrome no momento do atendimento no hospital.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (4) / Mestrado acadêmico: (1) . , Integrantes: Marcos Andre de Oliveira - Coordenador / Marcos Duarte Guimarães - Integrante / ITAMAR SANTOS - Integrante / RODRIGO PEREIRA RAMOS - Integrante / CARLA ELIZA FERRAZ DE OLIVEIRA - Integrante / Elisângela Aparecida da Silva Lizzi - Integrante / Ricardo Santana de Lima - Integrante / Ricardo Menezes Prates - Integrante / Marília Victoria de Souza Moreira - Integrante / Eduardo Brennard Alves de Aquino - Integrante / Mateus Dias Braga - Integrante / Micaela Loura de Macedo Leite - Integrante / Milena Cariolano Diniz - Integrante.

• 2020 - Atual

  Benefícios da utilização de uma Rede Neural Artificial na classificação de pacientes com lesões cutâneas no ambulatório dermatológico de um hospital no sertão nordestino, Descrição: O câncer de pele corresponde a 30% dos tumores malignos registrados no país, destes, o melanoma representa apenas 3%, porém é o tipo mais grave pelo alto risco de metástase. Em ambos os casos há grandes percentuais de cura se for detectado e tratado precocemente. Atualmente a técnica de dermatoscopia se faz necessária em muitos casos pois possibilita a visualização de camadas da pele não vistas a olho nu. Entretanto, mesmo com essa técnica e horas de treinamento, dificilmente os dermatologistas atingem a sensibilidade na classificação de lesões malignas superior a 80%, ao passo que uma Rede Neural Artificial, após treinamento com imagens de lesões de pele, pode alcançar mais de 90% de sensibilidade conforme estudos recentes. Desta forma, o objetivo dessa pesquisa é avaliar os benefícios da utilização de uma rede neural artificial na classificação de pacientes com lesões cutâneas com características neoplásicas. Espera-se portanto, reduzir o tempo e custos na detecção e tratamento do câncer de pele nos pacientes, dar mais eficiência a triagem dos pacientes que são indicados para a atenção secundária de saúde e iniciar um banco de imagens para estudos posteriores.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (4) / Mestrado acadêmico: (1) . , Integrantes: Marcos Andre de Oliveira - Coordenador / Marcos Duarte Guimarães - Integrante / ITAMAR SANTOS - Integrante / RODRIGO PEREIRA RAMOS - Integrante / RICARDO ARGENTON RAMOS - Integrante / ANDERSON DA COSTA ARMSTRONG - Integrante / thiago amaral magalhães - Integrante / CARLA ELIZA FERRAZ DE OLIVEIRA - Integrante / Elisângela Aparecida da Silva Lizzi - Integrante.

Projetos de desenvolvimento

• 2021 - Atual

  espIA Uva, Descrição: Monitoramento da praga da Esca (Phaeomoniella chlamydospora, Phaeoacremonium aleophilum, P. inflatipes, Fomitiporia sp.) na videira através da captura de imagens por meio de um smartphone com um aplicativo embarcado e fixado em um drone, para analisar as imagens e guardar a coordenadas do GPS de cada planta. Em seguida as imagens são analisadas por meio de aprendizado de máquina para verificar a presença e características da praga e juntamente com as coordenadas é confeccionado um mapa do parreiral e onde foi detectado a praga e seu provável estágio.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (3) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Marcos Andre de Oliveira - Coordenador / CARLA ELIZA FERRAZ DE OLIVEIRA - Integrante / Cristina Miranda de Alencar - Integrante / Mateus Tamarindo Gonzaga - Integrante / Lincon Ademir pereira da Silva - Integrante.

• 2019 - Atual

  espIA Pele, Descrição: Uma Rede Neural Artificial embarcada como aplicativo móvel em um celular smartphone, para a captura e classificação da imagem por meio de aprendizado de máquina. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (3) / Doutorado: (3) . , Integrantes: Marcos Andre de Oliveira - Coordenador / Marcos Duarte Guimarães - Integrante / ITAMAR SANTOS - Integrante / RODRIGO PEREIRA RAMOS - Integrante / CARLA ELIZA FERRAZ DE OLIVEIRA - Integrante / Ricardo Menezes Prates - Integrante / Milena Cariolano Diniz - Integrante.

• 2021 - Atual

  espIA Uva, Descrição: Monitoramento da praga da Esca (Phaeomoniella chlamydospora, Phaeoacremonium aleophilum, P. inflatipes, Fomitiporia sp.) na videira através da captura de imagens por meio de um smartphone com um aplicativo embarcado e fixado em um drone, para analisar as imagens e guardar a coordenadas do GPS de cada planta. Em seguida as imagens são analisadas por meio de aprendizado de máquina para verificar a presença e características da praga e juntamente com as coordenadas é confeccionado um mapa do parreiral e onde foi detectado a praga e seu provável estágio.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (3) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Marcos Andre de Oliveira - Coordenador / CARLA ELIZA FERRAZ DE OLIVEIRA - Integrante / Cristina Miranda de Alencar - Integrante / Mateus Tamarindo Gonzaga - Integrante / Lincon Ademir pereira da Silva - Integrante.

• 2019 - Atual

  espIA Pele, Descrição: Uma Rede Neural Artificial embarcada como aplicativo móvel em um celular smartphone, para a captura e classificação da imagem por meio de aprendizado de máquina. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (3) / Doutorado: (3) . , Integrantes: Marcos Andre de Oliveira - Coordenador / Marcos Duarte Guimarães - Integrante / ITAMAR SANTOS - Integrante / RODRIGO PEREIRA RAMOS - Integrante / CARLA ELIZA FERRAZ DE OLIVEIRA - Integrante / Ricardo Menezes Prates - Integrante / Milena Cariolano Diniz - Integrante.

• 2021 - Atual

  espIA Uva, Descrição: Monitoramento da praga da Esca (Phaeomoniella chlamydospora, Phaeoacremonium aleophilum, P. inflatipes, Fomitiporia sp.) na videira através da captura de imagens por meio de um smartphone com um aplicativo embarcado e fixado em um drone, para analisar as imagens e guardar a coordenadas do GPS de cada planta. Em seguida as imagens são analisadas por meio de aprendizado de máquina para verificar a presença e características da praga e juntamente com as coordenadas é confeccionado um mapa do parreiral e onde foi detectado a praga e seu provável estágio.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (3) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Marcos Andre de Oliveira - Coordenador / CARLA ELIZA FERRAZ DE OLIVEIRA - Integrante / Cristina Miranda de Alencar - Integrante / Mateus Tamarindo Gonzaga - Integrante / Lincon Ademir pereira da Silva - Integrante.

• 2019 - Atual

  espIA Pele, Descrição: Uma Rede Neural Artificial embarcada como aplicativo móvel em um celular smartphone, para a captura e classificação da imagem por meio de aprendizado de máquina. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (3) / Doutorado: (3) . , Integrantes: Marcos Andre de Oliveira - Coordenador / Marcos Duarte Guimarães - Integrante / ITAMAR SANTOS - Integrante / RODRIGO PEREIRA RAMOS - Integrante / CARLA ELIZA FERRAZ DE OLIVEIRA - Integrante / Ricardo Menezes Prates - Integrante / Milena Cariolano Diniz - Integrante.