Lucas Daniel Batista Lima

Formação complementar

Idiomas

Áreas de atuação

Participação em eventos

Produções bibliográficas

• FERNANDES, JACKS RENAN NEVES ; TELES, ARIEL SOARES ; FERNANDES, Thayaná Ribeiro Silva ; LIMA, Lucas Daniel Batista ; BALHARA, SURJEET ; GUPTA, NISHU ; TEIXEIRA, SILMAR . Artificial Intelligence on Diagnostic Aid of Leprosy: A Systematic Literature Review. Journal of Clinical Medicine , v. 13, p. 180, 2024.

• PACHECO, GABRIELLA ; LOPES, ANDRÉ LUIS FERNANDES ; OLIVEIRA, ANA PATRÍCIA DE ; CORRÊA, WENDSON DE RIBAMAR MACHADO ; LIMA, Lucas Daniel Batista ; SOUZA, MARCELLUS HENRIQUE LOIOLA PONTE DE ; TELES, ARIEL SOARES ; NICOLAU, LUCAS ANTONIO DUARTE ; MEDEIROS, JAND VENES ROLIM . Comprehensive analysis of gastrointestinal side effects in COVID-19 patients undergoing combined pharmacological treatment with azithromycin and hydroxychloroquine: a systematic review and network meta-analysis. CRITICAL REVIEWS IN TOXICOLOGY , v. 1, p. 1-14, 2024.

• GOMES, A. I. S. ; ALMEIDA, J. S. ; GADELHA, K. M. S. ; SOUSA, T. J. S. ; PAULA, L. N. ; LIMA, L. D. B. ; SILVA, M. B. P. . PERFIL EPIDEMIOLÓGICO DA HANSENÍASE NO MUNICÍPIO DE BACABAL-MA, BRASIL, 2008-2017. REVISTA CIÊNCIA PLURAL , v. 10, p. 1-25, 2024.

• LIMA, Lucas Daniel Batista ; TEIXEIRA, SILMAR ; BORDALO, VINICIUS ; LACOSTE, SÉBASTIEN ; GUIMOND, SYLVAIN ; SOUSA, DANIEL LIMA ; PINHEIRO, DEJAILSON NASCIMENTO ; MOREIRA, RAYELE ; TELES, ARIEL SOARES . A scale-equivariant CNN-based method for estimating human weight and height from multi-view clinic silhouette images. EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS , v. 256, p. 124879, 2024.

• CORRÊA, JOECKSON SANTOS ; NETO, ARI PEREIRA DE ARAÚJO ; PINTO, GIOVANNY REBOUÇAS ; LIMA, Lucas Daniel Batista ; TELES, ARIEL SOARES . Lhia: A Smart Chatbot for Breastfeeding Education and Recruitment of Human Milk Donors. Applied Sciences-Basel , v. 13, p. 6923, 2023.

• CASTRO, ANTÔNIA DE MARIA RODRIGUES DE SOUSA ; TELES, ARIEL SOARES ; LIMA, Lucas Daniel Batista ; FONTENELE, JOSÉ EVERTON DA SILVA ; BASTOS, VICTOR HUGO DO VALE ; TEIXEIRA, SILMAR SILVA . Uma ferramenta baseada em aprendizado profundo para o suporte à decisão de diagnóstico de distúrbios vestibulares periféricos. RESEARCH, SOCIETY AND DEVELOPMENT , v. 11, p. e56111427753, 2022.

• SILVA, Rafael Soares ; LIMA, Lucas Daniel Batista ; SILVA, Izabel Rodrigues da . REFLETINDO SOBRE TECNOLOGIA E EDUCAÇÃO. In: Jenerton Arlan Schütz; Marco Antônio Franco do Amaral; Sangelita Miranda Franco Mariano. (Org.). ESCOLA, CULTURA E CIDADANIA: transformações e contextos. 74ed.Santo Ângelo ? RS: Editora Metrics, 2021, v. , p. 197-208.

• LIMA, Lucas Daniel Batista ; SILVA, Izabel Rodrigues da ; SILVA, Rafael Soares . INCLUSÃO DIGITAL E EDUCAÇÃO EM TEMPOS DE PANDEMIA. In: Jenerton Arlan Schütz; Marco Antônio Franco do Amaral; Sangelita Miranda Franco; Ana Lúcia Ribeiro do Nascimento; Rafael Soares Silva. (Org.). EDUCAÇÃO E PESQUISA: Saberes e contextos. 24ed.Santo Ângelo ? RS: Editora Metrics, 2021, v. , p. 167-181.

• LIMA, Lucas Daniel Batista ; SILVA, Izabel Rodrigue da . UMA ANÁLISE SOBRE O ENSINO DO PENSAMENTO COMPUTACIONAL PARA ALUNOS COM ESPECTRO AUTISTA. In: Rafael Soares Silva;Géssica Ferreira Carvalho Pessoa;Thayane Nascimento Freitas;Izabel Rodrigues da Silva. (Org.). TENDÊNCIAS & PESQUISAS EM EDUCAÇÃO. 291ed.Santo Ângelo: Metrics, 2021, v. , p. 121-140.

Outras produções

Projetos de pesquisa

• 2023 - Atual

  Fusão de Dados Multimodais Baseada em Aprendizado Profundo para a Predição de Desfechos Clínicos de Saúde Mental usando Prontuários Eletrônicos do Paciente, Descrição: Os Prontuários Eletrônicos do Paciente (PEP, do inglês, Electronic Health Records) são versões digitais do histórico médico de um paciente, incluindo diagnósticos, tratamentos, medicamentos, sinais vitais, resultados laboratoriais, anotações médicas e de enfermagem. Os dados inseridos nos PEPs podem ser estruturados e não estruturados. Dados estruturados são informações organizadas em campos numéricos ou categóricos fixos, nos quais as relações entre os elementos são bem definidas e identificáveis. Os dados não estruturados consistem em informações que não cabem facilmente em um formato tabular ou em uma estrutura organizada, geralmente textos em linguagem natural escritos por profissionais de saúde. Diferentes soluções foram propostas na literatura para prever resultados clínicos relacionados à saúde mental (e.g., tentativa de suicídio, admissão/readmissão, eficácia da intervenção) usando dados de PEPs. No entanto, tais soluções utilizam conjuntos de dados limitados, são abordagens unimodais (i.e., não utilizam dados estruturados e não estruturados ao mesmo tempo) e não proporcionam interpretabilidade e transparência. Este projeto de pesquisa visa desenvolver um método para realizar a predição de resultados clínicos relacionados ao estado mental de pacientes. A proposta será um método multimodal de fusão de dados baseado em Aprendizado Profundo (AP) e Processamento de Linguagem Natural (PLN) que considerará dados estruturados e não estruturados de PEPs como entrada. A predição de resultados clínicos de saúde mental abrange vários aspectos dos cuidados de saúde, desde a melhoria do atendimento e gestão do paciente até o aprimoramento da tomada de decisões em todo o ecossistema de saúde. Dessa forma, como consequência, os resultados deste projeto de pesquisa podem ser uma ferramenta importante para a prestação de serviços de saúde mais eficazes, eficientes e centrados no paciente... , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (10) / Especialização: (10) / Mestrado acadêmico: (2) / Doutorado: (2) . , Integrantes: Lucas Daniel Batista Lima - Integrante / SILMAR SILVA TEIXEIRA - Integrante / ARIEL SOARES TELES - Coordenador / Francisco José da Silva e Silva - Integrante / IVAN RODRIGUES DE MOURA - Integrante / Adonias Caetano de Oliveira - Integrante / Daniel Stahl - Integrante / Angus Roberts - Integrante / Márcia Scazufca - Integrante / Igor Bezerra Reis - Integrante.

• 2019 - Atual

  Desenvolvimento de uma Solução Computacional Móvel Inteligente para a Realização de Avaliações Físicas do Corpo Humano, Descrição: O corpo humano é visto como um conjunto de sistemas altamente complexos que estão organizados para dar função ao ser humano. Apesar de estar organizado para suportar diversas cargas decorrentes de atividades rotineiras, o corpo humano é susceptível a condições patológicas que podem impactar suas funções (e.g., marcha, postura, tamanho de segmento do corpo, e amplitude de movimento). Os profissionais de saúde (e.g., fisioterapeuta, educador físico, médico) têm utilizado recursos técnicos que auxiliam nos processos avaliativos de pacientes que apresentam alguma disfunção motora. Diversas ferramentas de avaliação física têm sido utilizadas por estes profissionais, mas elas ainda são extremamente dependentes da habilidade e experiência do avaliador. Portanto, novas soluções objetivas devem ser propostas para auxiliar, preferencialmente de maneira automatizada, os procedimentos avaliativos. Por outro lado, é possível verificar um rápido crescimento na área de computação móvel e ubíqua, em que dispositivos móveis (e.g., smartphones, tablets) têm se tornado cada vez mais parte da vida cotidiana das pessoas. O advento das tecnologias móveis têm causado grandes transformação na área de cuidado de saúde. Tais dispositivos vêm permitindo a execução de aplicações cada vez mais sofisticadas e com capacidade de serem utilizadas como ferramenta confiável de auxílio a processos de avaliação física. A hipótese desse projeto de pesquisa é de que aplicações móveis inteligentes podem ser desenvolvidas para servirem como ferramentas objetivas, automatizadas e precisas para a avaliação da antropometria, goniometria, postura e marcha de seres humanos. Para isso, será necessário que elas façam uso de algoritmos de aprendizado de máquina aplicados à visão computacional. Portanto, este projeto de pesquisa visa investigar a utilização de algoritmos de aprendizado de máquina aplicados à visão computacional no desenvolvimento de ferramentas para serem utilizadas como métodos de avaliação física do corpo humano... , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (6) / Especialização: (6) / Mestrado acadêmico: (4) / Doutorado: (2) . , Integrantes: Lucas Daniel Batista Lima - Integrante / RAYELE PRICILA MOREIRA DOS SANTOS - Integrante / SILMAR SILVA TEIXEIRA - Integrante / ARIEL SOARES TELES - Coordenador / RENAN FIALHO DO NASCIMENTO - Integrante / Dejailson Nascimento Pinheiro - Integrante.

Projetos de desenvolvimento

• 2022 - 2023

  Mezzi: aplicativo móvel para avaliação corporal, Descrição: Projeto para criação e desenvolvimento de software para o corpo humano com aplicabilidade na saúde financiado pelo edital CATALISA ICT PLANOS DE INOVAÇÃO. Disponivel em: https://sebrae.com.br/Sebrae/Portal20Sebrae/Catalisa/ICT/ManutenC3A7C3A3o202220022022/edital_catalisa_ict_planos_inovacao_03dez2021.pdf. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Técnico de nível médio: (2) Graduação: (5) / Especialização: (3) / Mestrado acadêmico: (2) / Doutorado: (2) . , Integrantes: Lucas Daniel Batista Lima - Integrante / RAYELE PRICILA MOREIRA DOS SANTOS - Coordenador / SILMAR SILVA TEIXEIRA - Integrante / ARIEL SOARES TELES - Integrante / RENAN FIALHO DO NASCIMENTO - Integrante., Financiador(es): Serviço Brasileiro de Apoio às Micro e Pequenas Empresas - Bolsa.