Jefferson da Costa Lima

Formação complementar

Idiomas

Áreas de atuação

Organização de eventos

Participação em eventos

Participação em bancas

Orientou

Produções bibliográficas

• DE FREITAS SALDANHA, RAPHAEL ; KREISCHER, VINICIUS ; GRITZ, RAQUEL ; MILOSKI, MATHEUS ; BONIFÁCIO, CARMEN LÚCIA CORRÊA ; CARDOSO, CARLOS LEONARDO SOUZA ; ALVES, ARIANE CAMILO PINHEIRO ; DE SÁ, DOMÍCIO AURÉLIO ; GURGEL JUNIOR, GARIBALDI DANTAS ; MOREIRA, RAFAEL DA SILVEIRA ; FERNANDEZ, MICHELLE VIEIRA ; LIMA, JEFFERSON DA COSTA ; PEDROSO, MARCEL . Manifestation and sociodemographic microdata of Brazil’s Unified Health System Ombudsman. BMC RESEARCH NOTES , v. 17, p. 18, 2024.

• SOUTO, GABRIEL ; MILOSKI, MATHEUS ; CARDOSO, CARLOS LEONARDO SOUZA ; KREISCHER, VINICIUS ; PAIXÃO, BALTHAZAR ; RIBEIRO, VICTOR DE PAULA DORNELLAS ; GRITZ, RAQUEL ; CARRARO, LUCAS ; CRUZ, SÉRGIO RICARDO DE BORBA ; BONIFÁCIO, CARMEN LÚCIA CORRÊA ; SALDANHA, RAPHAEL DE FREITAS ; ZIRONDI, LEANDRO ; ALENCAR, Gizelton Pereira ; ALVES, ARIANE CAMILO PINHEIRO ; NETO, NELSON NIERO ; SALLES, REBECCA ; LIMA, JEFFERSON DA COSTA ; PEDROSO, MARCEL . Dataset on infant mortality rates in Brazil. BMC RESEARCH NOTES , v. 16, p. 1, 2023.

• SALLES, REBECCA ; DE PAULA DORNELLAS RIBEIRO, VICTOR ; GRITZ, RAQUEL ; CARDOSO, CARLOS LEONARDO SOUZA ; PAIXÃO, BALTHAZAR ; CARRARO, LUCAS ; DE BORBA CRUZ, SÉRGIO RICARDO ; KREISCHER, VINICIUS ; BONIFÁCIO, CARMEN LÚCIA CORRÊA ; DE FREITAS SALDANHA, RAPHAEL ; SOUTO, GABRIEL ; MILOSKI, MATHEUS ; ZIRONDI, LEANDRO ; ALENCAR, Gizelton Pereira ; ALVES, ARIANE CAMILO PINHEIRO ; NETO, NELSON NIERO ; DA COSTA LIMA, JEFFERSON ; PEDROSO, MARCEL ; ALVES, RONALDO FERNANDES SANTOS ; DE MORAES MELLO BOCCOLINI, PATRICIA . A comprehensive integrated dataset on Brazilian health facilities: from 2005 to 2021. BMC RESEARCH NOTES , v. 16, p. 1, 2023.

• PEDROSO, M. M. ; SALLES, R. P. ; SALDANHA, RAPHAEL DE FREITAS ; KREISCHER, V. ; SOUTO, G. ; PAIXAO, B. ; CRUZ, S. R. B. ; CARDOSO, C. ; RIBEIRO, V. P. D. ; GRITZ, R. ; BONIFACIO, C. ; MILOSKI, MATHEUS ; SOUSA, C. A. M. ; ALENCAR, G. P. ; ALVES, A. ; NIERO NETO, N. ; SILVA, L. S. ; OGASAWARA, EDUARDO ; BARCELLOS, Christovam ; LIMA, J. C. . Data Science Platform applied to Health in contribution to the Brazilian Unified Health System. Proceedings of the VLDB Endowment , v. 14, p. 1-16, 2023.

• SOUZA JÚNIOR, PAULO ROBERTO BORGES DE ; SZWARCWALD, CELIA LANDMANN ; ALMEIDA, WANESSA DA SILVA DE ; DAMACENA, GISELI NOGUEIRA ; PEDROSO, MARCEL DE MORAES ; SOUSA, CARLOS AUGUSTO MOREIRA DE ; MORAIS, IGOR DA SILVA ; SALDANHA, RAPHAEL DE FREITAS ; LIMA, JEFFERSON ; STOPA, SHEILA RIZZATO . Comparison of sampling designs from the two editions of the Brazilian National Health Survey, 2013 and 2019. CADERNOS DE SAÚDE PÚBLICA , v. 38, p. a/fnwTvZZ, 2022.

• BARONI, LAIS ; SALLES, REBECCA ; SALLES, SAMELLA ; PEDROSO, MARCEL ; LIMA, JEFFERSON ; MORAIS, IGOR ; CARRARO, LUCAS ; SALDANHA, RAPHAEL DE FREITAS ; SOUSA, CARLOS ; CARDOSO, CARLOS ; PAIXÑO, BALTHAZAR ; CRUZ, SÉRGIO ; OGASAWARA, EDUARDO ; BOCCOLINI, PATRÍCIA DE MORAIS MELLO ; BOCCOLINI, CRISTIANO SIQUEIRA . Neonatal mortality rates in Brazilian municipalities: from 1996 to 2017. BMC RESEARCH NOTES , v. 14, p. 1-3, 2021.

• VEIGA, V. S. O. ; HENNING, P. ; DIB, S. ; PENEDO, E. ; LIMA, J. C. ; SILVA, L. O. B. ; PIRES, L. F. . Plano de gestão de dados fair: uma proposta para a Fiocruz | Fair data management plan: a proposal for Fiocruz. LIINC EM REVISTA , v. 15, p. 275, 2019.

• PEDROSO, M. M. ; LIMA, J. C. ; ASSEF NETO, V. B. . Ciência de Dados aplicada ao Arca: desenvolvimento e disponibilização de ferramentas para recuperação da informação no Repositório Institucional da Fundação Oswaldo Cruz. RECIIS - Revista Eletrônica de Comunicação, Informação & Inovação em Saúde , v. 11(sup), p. 1-5, 2017.

• LIMA, J. C. . Ciência de Dados e Repositórios: identificando soluções. 2019. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• LIMA, J. C. . Plataforma de Ciência de Dados aplicada à Saúde (PCDaS) - Navegação e usabilidade das informações. 2019. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• LIMA, J. C. ; PEDROSO, M. M. . Ciência de Dados aplicada ao Arca: Desenvolvimento e disponibilização de ferramentas para Recuperação de Informação no Repositório Institucional da Fundação Oswaldo Cruz. 2017. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• SALDANHA, R. F. ; KREISCHER, V. ; GRITZ, R. ; MILOSKI, M. ; BONIFACIO, C. L. C. ; CARDOSO, C. L. S. ; ALVES, A. C. P. ; SA, D. A. ; GURGEL JUNIOR, G. D. ; MOREIRA, R. S. ; FERNANDEZ, M. V. ; LIMA, J. C. ; PEDROSO, M. M. . Manifestation and Sociodemographic Microdata of Brazil's Unied Health System Ombudsman. Durham: Research Square, 2023 (Preprint).

• AUGUSTO, G. S. J. ; MILOSKI, M. ; CARDOSO, CARLOS ; KREISCHER, V. ; SILVA, B. ; RIBEIRO, V. P. D. ; GRITZ, Raquel A. J. ; CARRARO, LUCAS ; CRUZ, S. R. B. ; BONIFACIO, C. L. C. ; SALDANHA, R. F. ; SOUSA, L. Z. ; ALENCAR, Gizelton Pereira ; ALVES, A. C. P. ; NIERO NETO, N. ; SALLES, R. P. ; LIMA, J. C. ; PEDROSO, M. M. . Dataset on infant mortality rates in Brazil. Durham: Research Square, 2022 (Preprint).

• SALLES, REBECCA ; RIBEIRO, V. P. D. ; GRITZ, R. ; CARDOSO, CARLOS ; SILVA, B. ; CARRARO, LUCAS ; CRUZ, S. R. B. ; KREISCHER, V. ; BONIFACIO, C. L. C. ; SALDANHA, R. F. ; AUGUSTO, G. S. J. ; MILOSKI, M. ; SOUSA, L. Z. ; ALENCAR, Gizelton Pereira ; ALVES, A. C. P. ; NIERO NETO, N. ; LIMA, J. C. ; PEDROSO, M. M. ; ALVES, R. F. S. ; BOCCOLINI, PATRÍCIA DE MORAIS MELLO . A Comprehensive Integrated Dataset on Brazilian Health Facilities: from 2005 to 2021. Durham: Research Square, 2022 (Preprint).

Outras produções

Projetos de pesquisa

• 2022 - Atual

  Aprendizagem de Máquina para estimar anos de vida perdidos ajustados por incapacidade ou morte, Descrição: Edital: E_19/2022 - PROGRAMA JOVEM CIENTISTA DO NOSSO ESTADO - 2022: Estimar localmente anos de vida perdidos ajustados por incapacidade ou morte (DALYs) por meio de comparação do desempenho preditivo de algoritmos de machine learning apoiados pelo método Hexagonal Hierarchical Geospatial Indexing System (H3). O objeto deste projeto está institucionalmente alinhado com as atividades e objetivos do projeto de pesquisa e desenvolvimento tecnológico intitulado Plataforma de Ciência de Dados aplicada à Saúde (PCDaS), Lançada em 2016, a PCDaS tem como objetivo principal disponibilizar serviços tecnológicos e computação científica para armazenamento, gestão, análise, visualização e disseminação de grandes quantidades de dados de saúde e seus determinantes socioambientais para pesquisadores, docentes e discentes de instituições de ensino e pesquisa, bem como gestores governamentais.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (2) / Doutorado: (3) . , Integrantes: Jefferson da Costa Lima - Integrante / Marcel de Moraes Pedroso - Coordenador / Rebecca Pontes Salles - Integrante / Fabio Porto - Integrante / Balthazar da Silva - Integrante / SALDANHA, RAPHAEL DE FREITAS - Integrante / OGASAWARA, EDUARDO - Integrante / Raquel de Abreu Junqueira Gritz - Integrante / Vinicius Kreischer de Almeida - Integrante / Carmen Lúcia Corrêa Bonifácio - Integrante / Gabriel Souto de Jesus Augusto - Integrante.

• 2020 - 2022

  Pesquisa Nacional de Saúde (PNS): Painel interativo de indicadores, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Marcel de Moraes Pedroso em 29/01/2023., Descrição: A Pesquisa Nacional de Saúde - PNS é uma pesquisa de base domiciliar realizada em 2013 e 2019 com o objetivo de produzir dados em âmbito nacional sobre a situação de saúde e os estilos de vida da população brasileira, bem como sobre a atenção à saúde, no que se refere ao acesso e uso dos serviços de saúde, às ações preventivas, à continuidade dos cuidados, e ao financiamento da assistência de saúde. Objetivos do Projeto junto à Plataforma de Ciência de Dados aplicada à Saúde (PCDaS/Icict): Desenvolver um painel interativo de indicadores calculados com as informações coletadas na PNS de 2013 e 2019... , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Jefferson da Costa Lima - Integrante / Marcel de Moraes Pedroso - Coordenador / Raphael de Freitas Saldanha - Integrante / Igor da Silva Morais - Integrante / Balthazar da Silva - Integrante / CARDOSO, CARLOS - Integrante / Carmen Lúcia Corrêa Bonifácio - Integrante / Paulo Roberto Borges de Souza Junior - Integrante / Celia Landmann Szwarcwald - Integrante / João Vítor Maués Dias Carneiro - Integrante / Gizelton Pereira Alencar - Integrante / Wanessa da Silva de Almeida - Integrante / Arthur Pate de Souza Ferreira - Integrante.

• 2019 - Atual

  Programa Grand Challenges Explorations - Brasil / Fundação Bill & Melinda Gates: Ciência de Dados para Melhorar a Saúde Materno-Infantil, Saúde da Mulher e Saúde da Criança no Brasil. Plataforma de Ciência de Dados aplicada à Saúde (PCDaS), Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Marcel de Moraes Pedroso em 29/01/2023., Descrição: Parceiro oficial para apoio em computação científica e ciência de dados aos grantees da Chamada MCTI / CNPq / MS / SCTIE / Decit / Fundação Bill & Melinda Gates Nº 31/2020.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Jefferson da Costa Lima - Integrante / Christovam Barcellos - Integrante / Marcel de Moraes Pedroso - Coordenador / Raphael de Freitas Saldanha - Integrante / Rebecca Pontes Salles - Integrante / Igor da Silva Morais - Integrante / Fabio Porto - Integrante / Balthazar da Silva - Integrante / Carlos Leonardo Souza Cardoso - Integrante / CARRARO, LUCAS - Integrante / OGASAWARA, EDUARDO - Integrante / Raquel de Abreu Junqueira Gritz - Integrante / João Vítor Maués Dias Carneiro - Integrante / Gizelton Pereira Alencar - Integrante / Leticia Sabbadini da Silva - Integrante / Ariane Alves - Integrante / Leandro Zirondi de Sousa - Integrante / Sérgio Ricardo de Borba Cruz - Integrante / Matheus Miloski - Integrante / Nelson Niero Neto - Integrante.

• 2018 - Atual

  BASIS - Breastfeeding Information System, Descrição: Conjunto de estudos epidemiológicos mistos, com abordagem ecológica (maternidades como unidades de análise), individual (neonatos), e de 'big data', e que utilizará dados dos Sistemas Nacionais de Informação (SINASC, SIM, SIH e outros) para avaliar todos os 62.950.321 nascidos vivos do Brasil, de 1996 a 2016. Esses dados serão correlacionados, em uma série histórica, com a implementação das políticas hospitalares de aleitamento materno (Iniciativa Hospital Amigo da Criança, Método Mãe Canguru ou Banco de Leite Humano) em todos os hospitais brasileiros, avaliando o impacto de uma ou mais dessas três iniciativas sobre a morbimortalidade neonatal. O projeto tem apoio do edital Grand Challenges Explorations - Brazil: Data Science Approaches to Improve Maternal and Child Health in Brazil (2018), da Fundação Bill e Melinda Gates.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Jefferson da Costa Lima - Coordenador / Marcel de Moraes Pedroso - Integrante / Cristiano Siqueira Boccolini - Integrante / Raphael de Freitas Saldanha - Integrante / Rebecca Pontes Salles - Integrante / Igor da Silva Morais - Integrante / Patrícia Boccolini - Integrante.

• 2015 - Atual

  Ciência de Dados aplicada à Saúde, Descrição: Pesquisa relacionada a análise, monitoramento, predição de eventos (casos), situações de saúde e doença na população, bem como a associação destes com seus determinantes socioambientais. Armazenamento, gestão e análise de grandes quantidades de dados para pesquisadores, docentes e discentes de instituições de ensino e pesquisa. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (2) / Doutorado: (5) . , Integrantes: Jefferson da Costa Lima - Integrante / Christovam Barcellos - Integrante / Marcel de Moraes Pedroso - Coordenador / Raphael de Freitas Saldanha - Integrante / Rebecca Pontes Salles - Integrante / Igor da Silva Morais - Integrante / Fabio Porto - Integrante / Balthazar da Silva - Integrante / Ana Paula da Cunha - Integrante / Carlos Leonardo Souza Cardoso - Integrante.

Projetos de desenvolvimento

• 2015 - Atual

  Plataforma de Ciência de Dados aplicada à Saúde, Descrição: Descrição: Objetivo geral: Pesquisar, desenvolver e disponibilizar plataforma tecnológica para armazenamento, gestão e análise de Big Data em Saúde para pesquisadores, docentes e discentes do ICICT Objetivos específicos: 1) Pesquisar e avaliar ferramentas tecnológicas e estratégias para o desenvolvimento da infraestrutura da Plataforma de Big Data em Saúde do ICICT; 2) Identificar, coletar, normalizar, armazenar e conectar as bases de dados (transacionais, interacionais e observacionais) de interesse para pesquisadores, docentes e discentes do ICICT; 3) Desenvolver, testar e homologar a Plataforma de Big Data em Saúde do ICICT; 4) Construir ferramentas e aplicativos para análise visual, análise multicritério, mineração de dados e análise preditiva de Big Data em Saúde de acordo com as necessidades de pesquisadores, docentes e discentes do ICICT; 5) Capacitar equipe de referência do ICICT em mineração, análise e visualização de grandes quantidades de dados, aprendizagem de máquina, engenharia de sistemas de Big Data, segurança, privacidade e tomada de decisão aplicada a políticas e programas de saúde.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Técnico de nível médio: (1) Graduação: (4) / Especialização: (1) / Mestrado acadêmico: (2) / Mestrado profissional: (2) / Doutorado: (2) . , Integrantes: Jefferson da Costa Lima - Coordenador / Christovam Barcellos - Integrante / Marcel de Moraes Pedroso - Integrante.

• 2015 - Atual

  Plataforma de Ciência de Dados aplicada à Saúde, Descrição: Descrição: Objetivo geral: Pesquisar, desenvolver e disponibilizar plataforma tecnológica para armazenamento, gestão e análise de Big Data em Saúde para pesquisadores, docentes e discentes do ICICT Objetivos específicos: 1) Pesquisar e avaliar ferramentas tecnológicas e estratégias para o desenvolvimento da infraestrutura da Plataforma de Big Data em Saúde do ICICT; 2) Identificar, coletar, normalizar, armazenar e conectar as bases de dados (transacionais, interacionais e observacionais) de interesse para pesquisadores, docentes e discentes do ICICT; 3) Desenvolver, testar e homologar a Plataforma de Big Data em Saúde do ICICT; 4) Construir ferramentas e aplicativos para análise visual, análise multicritério, mineração de dados e análise preditiva de Big Data em Saúde de acordo com as necessidades de pesquisadores, docentes e discentes do ICICT; 5) Capacitar equipe de referência do ICICT em mineração, análise e visualização de grandes quantidades de dados, aprendizagem de máquina, engenharia de sistemas de Big Data, segurança, privacidade e tomada de decisão aplicada a políticas e programas de saúde.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Técnico de nível médio: (1) Graduação: (4) / Especialização: (1) / Mestrado acadêmico: (2) / Mestrado profissional: (2) / Doutorado: (2) . , Integrantes: Jefferson da Costa Lima - Coordenador / Christovam Barcellos - Integrante / Marcel de Moraes Pedroso - Integrante.

• 2015 - Atual

  Plataforma de Ciência de Dados aplicada à Saúde, Descrição: Descrição: Objetivo geral: Pesquisar, desenvolver e disponibilizar plataforma tecnológica para armazenamento, gestão e análise de Big Data em Saúde para pesquisadores, docentes e discentes do ICICT Objetivos específicos: 1) Pesquisar e avaliar ferramentas tecnológicas e estratégias para o desenvolvimento da infraestrutura da Plataforma de Big Data em Saúde do ICICT; 2) Identificar, coletar, normalizar, armazenar e conectar as bases de dados (transacionais, interacionais e observacionais) de interesse para pesquisadores, docentes e discentes do ICICT; 3) Desenvolver, testar e homologar a Plataforma de Big Data em Saúde do ICICT; 4) Construir ferramentas e aplicativos para análise visual, análise multicritério, mineração de dados e análise preditiva de Big Data em Saúde de acordo com as necessidades de pesquisadores, docentes e discentes do ICICT; 5) Capacitar equipe de referência do ICICT em mineração, análise e visualização de grandes quantidades de dados, aprendizagem de máquina, engenharia de sistemas de Big Data, segurança, privacidade e tomada de decisão aplicada a políticas e programas de saúde.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Técnico de nível médio: (1) Graduação: (4) / Especialização: (1) / Mestrado acadêmico: (2) / Mestrado profissional: (2) / Doutorado: (2) . , Integrantes: Jefferson da Costa Lima - Coordenador / Christovam Barcellos - Integrante / Marcel de Moraes Pedroso - Integrante.

• 2015 - Atual

  Plataforma de Ciência de Dados aplicada à Saúde, Descrição: Descrição: Objetivo geral: Pesquisar, desenvolver e disponibilizar plataforma tecnológica para armazenamento, gestão e análise de Big Data em Saúde para pesquisadores, docentes e discentes do ICICT Objetivos específicos: 1) Pesquisar e avaliar ferramentas tecnológicas e estratégias para o desenvolvimento da infraestrutura da Plataforma de Big Data em Saúde do ICICT; 2) Identificar, coletar, normalizar, armazenar e conectar as bases de dados (transacionais, interacionais e observacionais) de interesse para pesquisadores, docentes e discentes do ICICT; 3) Desenvolver, testar e homologar a Plataforma de Big Data em Saúde do ICICT; 4) Construir ferramentas e aplicativos para análise visual, análise multicritério, mineração de dados e análise preditiva de Big Data em Saúde de acordo com as necessidades de pesquisadores, docentes e discentes do ICICT; 5) Capacitar equipe de referência do ICICT em mineração, análise e visualização de grandes quantidades de dados, aprendizagem de máquina, engenharia de sistemas de Big Data, segurança, privacidade e tomada de decisão aplicada a políticas e programas de saúde.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Técnico de nível médio: (1) Graduação: (4) / Especialização: (1) / Mestrado acadêmico: (2) / Mestrado profissional: (2) / Doutorado: (2) . , Integrantes: Jefferson da Costa Lima - Coordenador / Christovam Barcellos - Integrante / Marcel de Moraes Pedroso - Integrante.

• 2020 - Atual

  Ciência de Dados aplicada à COVID-19: Análise de temas dominantes e influenciadores por meio da captura automática de menções sobre a pandemia em mídias digitais e redes sociais utilizando algoritmos de Natural Language Processing (NLP), Descrição: Utilização de técnicas de ciência de dados e inteligência artificial, por meio de algoritmos de Natural Language Processing (NLP), para busca massiva e automatizada de menções (postagens, notícias, comentários, etc.) sobre a pandemia COVID-19 em mídias digitais e redes sociais para análise de temas dominantes e influenciadores. A motivação da proposta é oferecer aos colaboradores da Fiocruz, envolvidos com o Plano de Contingência, uma ferramenta aberta, robusta e flexível que permita a construção de painéis de análise por meio de filtros temáticos (de interesse dos colaboradores) sobre as mais de 11 milhões de menções coletadas do Instagram, Facebook, Twitter, YouTube, entre outras; em 100 mil blogs; e em 1.000 dos principais portais de notícias nacionais. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Jefferson da Costa Lima - Integrante / Marcel de Moraes Pedroso - Coordenador / Raphael de Freitas Saldanha - Integrante / Rebecca Pontes Salles - Integrante / Igor da Silva Morais - Integrante / Fabio Porto - Integrante / Balthazar da Silva - Integrante / Margareth Catoia Varela - Integrante / Carlos Augusto Moreira de Sousa - Integrante.

• 2018 - 2021

  Plataforma para elaboração do Plano de Gestão de dados para o campo da saúde, Descrição: Concepção e desenvolvimento de plataforma para elaboração de Plano de Gestão de Dados para o campo da Saúde. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (1) / Doutorado: (2) . , Integrantes: Jefferson da Costa Lima - Integrante / Viviane Santos de Oliveira Veiga - Coordenador / Patricia Henning - Integrante / Simone Dib - Integrante / Erick Penedo - Integrante / Annatercia Gomes Pinheiro - Integrante / Maria Eduarda Teixeira - Integrante.

• 2015 - Atual

  Plataforma de Ciência de Dados aplicada à Saúde, Descrição: Descrição: Objetivo geral: Pesquisar, desenvolver e disponibilizar plataforma tecnológica para armazenamento, gestão e análise de Big Data em Saúde para pesquisadores, docentes e discentes do ICICT Objetivos específicos: 1) Pesquisar e avaliar ferramentas tecnológicas e estratégias para o desenvolvimento da infraestrutura da Plataforma de Big Data em Saúde do ICICT; 2) Identificar, coletar, normalizar, armazenar e conectar as bases de dados (transacionais, interacionais e observacionais) de interesse para pesquisadores, docentes e discentes do ICICT; 3) Desenvolver, testar e homologar a Plataforma de Big Data em Saúde do ICICT; 4) Construir ferramentas e aplicativos para análise visual, análise multicritério, mineração de dados e análise preditiva de Big Data em Saúde de acordo com as necessidades de pesquisadores, docentes e discentes do ICICT; 5) Capacitar equipe de referência do ICICT em mineração, análise e visualização de grandes quantidades de dados, aprendizagem de máquina, engenharia de sistemas de Big Data, segurança, privacidade e tomada de decisão aplicada a políticas e programas de saúde.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Técnico de nível médio: (1) Graduação: (4) / Especialização: (1) / Mestrado acadêmico: (2) / Mestrado profissional: (2) / Doutorado: (2) . , Integrantes: Jefferson da Costa Lima - Coordenador / Christovam Barcellos - Integrante / Marcel de Moraes Pedroso - Integrante.

• 2021 - Atual

  POTENCIAIS E LIMITAÇÕES NA ADOÇÃO DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL PELO SUS: PREDIÇÃO DA INCIDÊNCIA DE OBESIDADE COM DADOS DA PESQUISA NACIONAL DE SAÚDE (PNS) CONSIDERANDO A EXPLICABILIDADE DOS MODELOS E PRINCÍPIOS ÉTICOS SOCIALMENTE PACTUADOS, Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Jefferson da Costa Lima - Coordenador / Marcel de Moraes Pedroso - Integrante / Igor da Silva Morais - Integrante / Gizelton Pereira Alencar - Integrante.

• 2020 - Atual

  Ciência de Dados aplicada à COVID-19: Análise de temas dominantes e influenciadores por meio da captura automática de menções sobre a pandemia em mídias digitais e redes sociais utilizando algoritmos de Natural Language Processing (NLP), Descrição: Utilização de técnicas de ciência de dados e inteligência artificial, por meio de algoritmos de Natural Language Processing (NLP), para busca massiva e automatizada de menções (postagens, notícias, comentários, etc.) sobre a pandemia COVID-19 em mídias digitais e redes sociais para análise de temas dominantes e influenciadores. A motivação da proposta é oferecer aos colaboradores da Fiocruz, envolvidos com o Plano de Contingência, uma ferramenta aberta, robusta e flexível que permita a construção de painéis de análise por meio de filtros temáticos (de interesse dos colaboradores) sobre as mais de 11 milhões de menções coletadas do Instagram, Facebook, Twitter, YouTube, entre outras; em 100 mil blogs; e em 1.000 dos principais portais de notícias nacionais. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Jefferson da Costa Lima - Integrante / Marcel de Moraes Pedroso - Coordenador / Raphael de Freitas Saldanha - Integrante / Rebecca Pontes Salles - Integrante / Igor da Silva Morais - Integrante / Fabio Porto - Integrante / Balthazar da Silva - Integrante / Margareth Catoia Varela - Integrante / Carlos Augusto Moreira de Sousa - Integrante.

• 2018 - 2021

  Plataforma para elaboração do Plano de Gestão de dados para o campo da saúde, Descrição: Concepção e desenvolvimento de plataforma para elaboração de Plano de Gestão de Dados para o campo da Saúde. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (1) / Doutorado: (2) . , Integrantes: Jefferson da Costa Lima - Integrante / Viviane Santos de Oliveira Veiga - Coordenador / Patricia Henning - Integrante / Simone Dib - Integrante / Erick Penedo - Integrante / Annatercia Gomes Pinheiro - Integrante / Maria Eduarda Teixeira - Integrante.

• 2015 - Atual

  Plataforma de Ciência de Dados aplicada à Saúde, Descrição: Descrição: Objetivo geral: Pesquisar, desenvolver e disponibilizar plataforma tecnológica para armazenamento, gestão e análise de Big Data em Saúde para pesquisadores, docentes e discentes do ICICT Objetivos específicos: 1) Pesquisar e avaliar ferramentas tecnológicas e estratégias para o desenvolvimento da infraestrutura da Plataforma de Big Data em Saúde do ICICT; 2) Identificar, coletar, normalizar, armazenar e conectar as bases de dados (transacionais, interacionais e observacionais) de interesse para pesquisadores, docentes e discentes do ICICT; 3) Desenvolver, testar e homologar a Plataforma de Big Data em Saúde do ICICT; 4) Construir ferramentas e aplicativos para análise visual, análise multicritério, mineração de dados e análise preditiva de Big Data em Saúde de acordo com as necessidades de pesquisadores, docentes e discentes do ICICT; 5) Capacitar equipe de referência do ICICT em mineração, análise e visualização de grandes quantidades de dados, aprendizagem de máquina, engenharia de sistemas de Big Data, segurança, privacidade e tomada de decisão aplicada a políticas e programas de saúde.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Técnico de nível médio: (1) Graduação: (4) / Especialização: (1) / Mestrado acadêmico: (2) / Mestrado profissional: (2) / Doutorado: (2) . , Integrantes: Jefferson da Costa Lima - Coordenador / Christovam Barcellos - Integrante / Marcel de Moraes Pedroso - Integrante.