Tiago Almeida de Oliveira

Pós-doutorado

Formação complementar

Idiomas

Áreas de atuação

Organização de eventos

Participação em eventos

Participação em bancas

Orientou

Produções bibliográficas

• SILVA, J. I. A. O. ; OLIVEIRA, T. A. ; RAMALHO, A. M. C. ; ROCHA, M. S. ; GOMES, Y. B. ; PEIXOTO, G. M. S. ; ROSARIO, G. A. . Climate Change and Water Management Policy: a Review. BRAZILIAN POLITICAL SCIENCE REVIEW , v. 20, p. e0006 | p. 1, 2026.

• OLIVEIRA GALDINO, ISADORA KALINE CAMELO PIRES DE ; SILVA, GABRIEL MONTEIRO DA ; SILVA, MIQUEAS OLIVEIRA MORAIS DA ; DANTAS, GIORDANNI CABRAL ; PEREIRA, ELAINY VIRGÍNIA DOS SANTOS ; OLIVEIRA, TIAGO ALMEIDA DE ; DOS SANTOS, KARINA MARIA OLBRICH ; EGITO, ANTONIO SILVIO DO ; ALONSO BURITI, FLÁVIA CAROLINA ; CARDARELLI, HAÍSSA ROBERTA . Effects of tropical fruit blends on fermentative and pigmentation aspects of probiotic native cultured goat milk. PeerJ , v. 13, p. e18813, 2025.

• DE AZEVEDO, ALEXSANDRO MORAIS ; DE OLIVEIRA, TIAGO ALMEIDA ; DE OLIVEIRA, VALBER MUNIZ ; RAMALHO, ÂNGELA MARIA CAVALCANTI ; WICHMANN, ROBERTA MOREIRA . Análise de cluster de indicadores socioeconômico de desenvolvimento do município de São Bento - Paraíba. DESENVOLVIMENTO EM QUESTÃO , v. 23, p. e16085, 2025.

• ALBUQUERQUE NETO, AURÉLIO GOMES DE ; NERY, DAVID MEDEIROS ; BRAZ, JOÃO PAULO ARAÚJO ; NASCIMENTO, CARLA FERREIRA DO ; OLIVEIRA, TIAGO ALMEIDA DE ; BARRA, BRÍGIDA GABRIELE ALBUQUERQUE ; NOBRE, LEONARDO THIAGO DUARTE BARRETO ; BONFADA, DIEGO ; BRAZ, JANINE KARLA FRANÇA DA SILVA . Comparative analysis prediction of prostate and testicular cancer mortality using machine learning: accuracy study. SAO PAULO MEDICAL JOURNAL , v. 143, p. 1, 2025.

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• COSTA, W. R. P. ; NOBREGA, K. C. ; COSTA, A. C. A. ; NASCIMENTO, R. L. ; LIMA, M. C. S. ; OLIVEIRA, T. A. ; BARROS, M. ; NASCIMENTO, R. C. A. M. ; CRUZ, F. C. ; MENEZES, G. M. R. ; MATOS, M. V. T. ; SOUZA, E. A. ; AMORIM, L. V. . DEGRADAÇÃO DE FLUIDOS MINERAIS EM FUNÇÃO DA TEMPERATURA E DO TEMPO. REVISTA TÉCNICO CIENTÍFICA DO CREA-PR , v. 1, p. 1-12, 2024.

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• FARIAS, CÁSSIA FABIANA DE LIMA RODRIGUES ; CAVALCANTI, MÉRCIA DE FRANÇA NÓBREGA ; FIGUEIREDO, TÂNIA MARIA RIBEIRO MONTEIRO DE ; SANTOS, MARIA TAÍS DA SILVA ; OLIVEIRA, TIAGO ALMEIDA DE ; MENDONÇA, GABRIEL GRACIANO DE ; OLINDA, RICARDO ALVES DE . Análise espacial dos casos notificados de sífilis em gestantes no estado da Paraíba. REVISTA ELETRÔNICA ACERVO EM SAÚDE , v. 24, p. e16200-13, 2024.

• XAVIER, JACQUELINE FERNANDES DE SA ; FEUERSTEIN, SHIRLEY C. ; DE MORAES, AUGUSTO CESAR FERREIRA ; DE OLIVEIRA, TIAGO ALMEIDA ; DA SILVA GOMES, EVELLYN RAVENA ; DE ALMEIDA SILVA, MARIA ISABELA ALVES ; DE OLIVEIRA, LUIZ FERNANDO ; DE CARVALHO, HERACLITO BARBOSA ; MARIN, KLIVER ANTONIO ; NASCIMENTO-FERREIRA, MARCUS VINICIUS . Development of a User-Friendly Self-Screening Tool for Assessing Metabolic Syndrome Risk in Youths from Economically Challenged Regions. Journal Of Personalized Medicine , v. 14, p. 810, 2024.

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• DA COSTA, WALESKA RODRIGUES PONTES ; NÓBREGA, KARINE CASTRO ; COSTA, ANNA CAROLINA AMORIM ; NASCIMENTO, RENALLE CRISTINA ALVES DE MEDEIROS ; DE SOUZA, ELESSANDRE ALVES ; DE OLIVEIRA, TIAGO ALMEIDA ; BARROS, MICHELLI ; AMORIM, LUCIANA VIANA . A Liquid Well Barrier Element for Temporary Plug and Abandonment Operations: A Breakthrough Approach. PROCESSES , v. 12, p. 2190-12, 2024.

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• PIRES DE OLIVEIRA GALDINO, ISADORA KALINE CAMELO ; DA SILVA, MIQUEAS OLIVEIRA MORAIS ; DA SILVA, ANA PAULA ALBUQUERQUE ; SANTOS, VANDERLANIA NASCIMENTO ; FEITOSA, RAÍSA LAURA PEREIRA ; FERREIRA, LAURA CECÍLIA NASCIMENTO ; DANTAS, GIORDANNI CABRAL ; DOS SANTOS PEREIRA, ELAINY VIRGÍNIA ; DE OLIVEIRA, TIAGO ALMEIDA ; DOS SANTOS, KARINA MARIA OLBRICH ; EGITO, ANTONIO SILVIO ; ALONSO BURITI, FLÁVIA CAROLINA ; CARDARELLI, HAÍSSA ROBERTA . β-Glucosidase activity and antimicrobial properties of potentially probiotic autochthonous lactic cultures. PeerJ , v. 11, p. e16094, 2023.

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• COSTA, WALESKA RODRIGUES PONTES DA ; OLIVEIRA, LAURA RAFAELA CAVALCANTI DE ; NÓBREGA, KARINE CASTRO ; COSTA, ANNA CAROLINA AMORIM ; GONÇALVES, RUTH LUNA DO NASCIMENTO ; LIMA, MÁRIO CÉSAR DE SIQUEIRA ; NASCIMENTO, RENALLE CRISTINA ALVES DE MEDEIROS ; SOUZA, ELESSANDRE ALVES DE ; OLIVEIRA, TIAGO ALMEIDA DE ; BARROS, MICHELLI ; AMORIM, LUCIANA VIANA . Evaluation of Saline Solutions and Organic Compounds as Displacement Fluids of Bentonite Pellets for Application in Abandonment of Offshore Wells. PROCESSES , v. 11, p. 3375, 2023.

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• SILVA, MATEUS DOS SANTOS ; SANTOS, PEDRO HENRIQUE ALVES BITTENCOURT ; SANTOS, RICARDO VITOR RIBEIRO DOS ; NASCIMENTO, MATEUS DO ; PASCOA, MARCELINO ALVES ROSA DE ; PEREIRA, RENATO NUNES ; OLIVEIRA, TIAGO ALMEIDA DE . Análise da energia eólica no Brasil usando Séries Temporais. RESEARCH, SOCIETY AND DEVELOPMENT , v. 11, p. e26611124827-12, 2022.

• PEREIRA, LUCAS CARDOSO ; SILVA, SÓSTENES JERÔNIMO DA ; FIDELIS, CLEANDERSON ROMUALDO ; BRITO, ALISSON DE LIMA ; XAVIER JÚNIOR, SILVIO FERNANDO ALVES ; ANDRADE, LORENA SOFIA DOS SANTOS ; OLIVEIRA, MILENA EDITE CASÉ DE ; OLIVEIRA, TIAGO ALMEIDA DE . Cox model and decision trees: an application to breast cancer data. REVISTA PANAMERICANA DE SALUD PUBLICA (PRINT) , v. 46, p. 1-9, 2022.

• FREIRE, MARISTELA PINHEIRO ; RINALDI, MATTEO ; TERRABUIO, DEBORA RAQUEL BENEDITA ; FURTADO, MARIANE ; PASQUINI, ZENO ; BARTOLETTI, MICHELE ; DE OLIVEIRA, TIAGO ALMEIDA ; NUNES, NATHALIA NEVES ; LEMOS, GABRIELA TAKESHIGUE ; MACCARO, ANGELO ; SINISCALCHI, ANTONIO ; LAICI, CRISTIANA ; CESCON, MATTEO ; D´ALBUQUERQUE, LUIZ AUGUSTO CARNEIRO ; MORELLI, MARIA CRISTINA ; SONG, ALICE T. W. ; ABDALA, EDSON ; VIALE, PIERLUIGI ; FILHO, ALEXANDRE DIAS PORTO CHIAVEGATTO ; GIANNELLA, MADDALENA ; et.al . Prediction models for carbapenem-resistant Enterobacterales carriage at liver transplantation: A multicenter retrospective study. Transplant Infectious Disease , v. 01, p. 1-11, 2022.

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• DE OLIVEIRA GALDINO, ISADORA KALINE CAMELO PIRES ; OLIVEIRA, MÁRCIA MUNIZ ; OLIVEIRA, ARYANNE TEIXEIRA ; DA SILVA, GABRIEL MONTEIRO ; ALMEIDA DE OLIVEIRA, TIAGO ; DOS SANTOS, KARINA MARIA OLBRICH ; SILVIO DO EGITO, ANTÔNIO ; ALONSO BURITI, FLÁVIA CAROLINA . Fermentative behavior of native lactobacilli in goat milk and their survival under in vitro simulated gastrointestinal conditions. LWT-FOOD SCIENCE AND TECHNOLOGY , v. 135, p. 109905, 2021.

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• LOPES, BEATRIZ GARCIA ; FARIA, GLAUCIA AMORIM ; MALTONI, KATIA LUCIENE ; ROCHA, PAULA SUARES ; PEIXOTO, ANA PATRÍCIA BASTOS ; OLIVEIRA, TIAGO ALMEIDA DE ; FONSECA, ARIÉLI DAIENY DA ; FELIZARDO, LUCAS MENEZES . Classificação do coeficiente de variação para experimentos com mudas de eucalipto em casa de vegetação. Revista Ciencia Agronomica , v. 52, p. 1-14, 2021.

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• CORDEIRO, JÉSSICA KELLY RAMOS ; NÓBREGA, WALESKA FERNANDA SOUTO ; OLIVEIRA, MILENA EDITE CASÉ DE ; GOMES, KEDMA ANNE LIMA ; OLIVEIRA, TIAGO ALMEIDA DE ; OLIVEIRA, ÂNGELO GIUSEPPE RONCALLI DA COSTA . Risky sexual behavior in adolescents does not depend on the level of knowledge about HIV/AIDS?. RESEARCH, SOCIETY AND DEVELOPMENT , v. 10, p. e491101321468, 2021.

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• FARIA, GLAUCIA AMORIM ; COSTA, TAÍS FERREIRA ; FELIZARDO, LUCAS MENEZES ; LOPES, BEATRIZ GARCIA ; OLIVEIRA, CÍNTIA PATRÍCIA MARTINS DE ; LIMA, JULIANA FIRMINO DE ; FONSECA, ARIELE DAIENY DA ; ROCHA, PAULA SUARES ; PEIXOTO, ANA PATRICIA BASTOS ; OLIVEIRA, TIAGO ALMEIDA DE . Regressão com platô na estimação do tamanho ótimo de parcelas em experimentos com mamoeiro em casa de vegetação. RESEARCH, SOCIETY AND DEVELOPMENT , v. 9, p. e9159109289, 2020.

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• FARIA, GLÁUCIA AMORIM ; FELIZARDO, LUCAS MENEZES ; FERREIRA, ANTONIO FLÁVIO ARRUDA ; ROCHA, PAULA SUARES ; SUZUKI, ALINE NAMIE ; SOUZA, ANTÔNIO DA SILVA ; JUNGHANS, TATIANA GÓES ; COSTA, MARIA A. P. C. ; PEIXOTO, ANA PATRICIA BASTOS ; MORAIS, AUGUSTO RAMALHO DE ; LOPES, BEATRIZ GARCIA ; OLIVEIRA, TIAGO ALMEIDA DE . Concentrations of Silver Nitrate in the In Vitro Development and Conservation of <i>Passiflora gibertii</i> N. E. Brown. AMERICAN JOURNAL OF PLANT SCIENCES , v. 08, p. 2944-2955, 2017.

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• OLIVEIRA, T. A. ; MORAIS, A.R. ; CIRILLO, M.A. . IÉS EM MODELOS LINEARES COM ERRO NAS VARIÁVEIS SOB A DISTRIBUIÇÃO NORMAL CONTAMINADA PARA OS RESÍDUOS. 2007. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• OLIVEIRA, T. A. ; OLIVEIRA, T. D. ; GUERRA, G.H. ; SANTOS, J.W. ; SANTOS, T. S. . CARACTERIZAÇÃO DE SUPERMERCADOS CAMPINENSES ATRAVÉS DE TÉCNICAS ESTATÍSTICAS MULTIVARIADAS. 2005. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• OLIVEIRA, T. A. ; OLIVEIRA, T. D. ; SILVA, J. A. A. ; LUNA, J. G. ; ANDRADE, A. R. S. . COMPARAÇÃO DA CESTA DE COMPRAS DOS SUPERMERCADOS CAMPINENSES ATRAVÉS DE TESTE F DE FISCHER E APLICAÇÃO DE ÍNDICE DE PREÇOS AO CONSUMIDOR. 2005. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• OLIVEIRA, T. A. ; ANDRADE, A. R. S. . Metodologia de Geoestatística Aplicada à Área Econômica - Análise de Séries Temporais. 2004. (Apresentação de Trabalho/Simpósio).

• FERANDES, F. T. ; OLIVEIRA, TIAGO ALMEIDA DE ; TEIXEIRA, C. E. ; BATISTA, A. F. M. ; COSTA, G. D. ; CHIAVEGATTO FILHO, A. . A multipurpose machine learning approach to predict COVID-19 negative prognosis in Sao Paulo, Brazil 2020 (Preprint).

• Mendonça,. E.B. ; OLIVEIRA, T. A. . Estatística Descritiva para Cursos de Graduação. Curitiba, 2017. (Prefácio, Pósfacio/Prefácio)>.

Outras produções

Projetos de pesquisa

• 2025 - Atual

  JEAM: Justiça e Equidade em Algoritmos de Machine Learning: uma análise multicêntrica nas cinco regiões brasileiras, Descrição: Com o avanço das aplicações de Inteligência Artificial (IA) e Machine Learning (ML) na área da saúde, este projeto busca desenvolver modelos menos enviesados, promovendo justiça, equidade e transparência nos resultados. A pesquisa utilizará dados do projeto multicêntrico IACOV-BR, que envolve 18 hospitais e 8.477 pacientes das cinco regiões do Brasil, visando predizer diagnósticos e prognósticos de COVID-19 com base em dados clínicos e laboratoriais. Serão aplicadas técnicas avançadas de ML, como aprendizado por transferência, multicalibração, multiplicidade algorítmica e explicabilidade algorítmica. Este projeto é uma colaboração entre pesquisadores da Universidade de São Paulo (USP), Universidade Federal de Pelotas (UFPel), Universidade Federal de São Paulo (UNIFESP), Universidade Estadual da Paraíba (UEPB) e instituições internacionais (Duke, Illinois, Texas, Imperial College of London e Queensland). O objetivo é aprimorar a performance dos modelos e promover a justiça social e a equidade na saúde, fortalecendo a colaboração entre pesquisadores brasileiros residentes no Brasil e no exterior e contribuindo para o avanço científico da área.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Doutorado: (9) . , Integrantes: Tiago Almeida de Oliveira - Integrante / Alexandre Chiavegatto Filho - Coordenador / Carine Savalli - Integrante / Bruno Pereira Nunes - Integrante / Augusto Ferreira de Moraes - Integrante / Helena Schuch - Integrante / João Vissoci - Integrante / Mariane Furtado - Integrante / Pedro Hallal - Integrante.

• 2025 - Atual

  Desenvolvimento de Algoritmos de Predição de Saúde em Regiões Socioeconomicamente Desfavorecidas: O Estudo 24h-MESYN, Descrição: Projeto voltado ao desenvolvimento de algoritmos de predição em saúde, aplicados a regiões socioeconomicamente desfavorecidas, utilizando dados do estudo multicêntrico 24h-MESYN. O foco é promover equidade nos resultados através de técnicas avançadas de Machine Learning, como aprendizado por transferência e explicabilidade algorítmica. A iniciativa visa fortalecer a aplicação de IA em contextos vulneráveis e contribuir para a justiça social na saúde.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Tiago Almeida de Oliveira - Coordenador / Marcus Vinicius Nascimento-Ferreira - Integrante / Shirley Feuerstein - Integrante.

• 2022 - Atual

  Ensino Básico de Matemática e Aplicações, Descrição: Este projeto tem como objetivo reunir professores do programa PROFMAT e professores externos para melhorar o ensino básico de matemática. Focamos em abordagens críticas e reflexivas, utilizando tecnologias de informação e comunicação, estratégias de ensino, aprofundamento do conhecimento matemático e a promoção da interdisciplinaridade. Envolve pesquisadores, professores e estudantes dos Departamentos de Matemática e Estatística da Universidade Estadual da Paraíba e da Unidade Acadêmica de Matemática da Universidade Federal de Campina Grande. Também convida professores da educação básica a participar nas atividades de pesquisa. O objetivo é fortalecer a colaboração entre educadores e pesquisadores do ensino superior e básico (fundamental e médio).. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Tiago Almeida de Oliveira - Integrante / Divanilda Maia Esteves - Integrante / Sílvio Fernando Alves Xavier Júnior - Integrante / Aldo Trajano Louredo - Coordenador.

• 2022 - Atual

  Ensino Básico de Matemática e Aplicações, Descrição: Título: Ensino Básico de Matemática e Aplicações Coodenador: Prof. Dr. Aldo Trajano Lourêdo - UEPB Este projeto de pesquisa tem como objetivo central integrar os membros do corpo docente do PROFMAT e professores externos ao programa, a fim de promover atividades que contribuam com a melhoria do ensino básico de matemática.Pretende-se desenvolver trabalhos com foco no ensino, numa perspectiva crítica e reflexiva, abordando propostas que possam auxiliar de forma significativa no processo de ensino e aprendizagem em Matemática, através das tecnologias de informação e co- municação (recursos tecnológicos), das estratégias voltadas ao exercício da docência, do aprofundamento do conhecimento matemático e da valorização da interdisciplinaridade.O projeto reúne pesquisadores, docentes e discentes dos Departamentos de Matemá- tica e Estatística da Universidade Estadual da Paraíba, da Unidade Acadêmica de Mate- mática da Universidade Federal de Campina Grande, bem como professores da educação básica que desejem se integrar com os membros deste projeto nas atividades de pesquisas desenvolvidas. Buscamos, dessa forma, estreitar laços entre educadores/pesquisadores do Ensino Superior e Ensino Básico (FundamentaleMédio).. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Tiago Almeida de Oliveira - Integrante / Gustavo Henrique Esteves - Integrante / Divanilda Maia - Integrante / XAVIER JÚNIOR, SILVIO FERNANDO ALVES - Integrante / Aldo Trajano Louredo - Coordenador / Maria Isabelle Silva Dias Yanes - Integrante / andenberg Lopes Vieira - Integrante.

• 2022 - Atual

  Centro de Pesquisa em Análise Preditiva, Analytics e Data Science da Universidade Estadual da Paraíba, Descrição: Os sistemas de informação são ferramentas fundamentais para subsidiar a tomada de decisões e auxiliar os entes governamentais, por meio do planejamento das ações e do acompanhamento e avaliação dos objetivos propostos. O desempenho preditivo de algoritmos de pareamento de registros (record linkage ? RL) probabilístico para a integração de bases de dados reais de grande porte em relação à qualidade das previsões e à complexidade computacional são objetos desta pesquisa. Sendo assim, aplicações de técnicas estatísticas para grandes massas de dados, seguidas da análise criteriosa de seus resultados, podem contribuir para o estudo e apoio à tomada de decisão nos mais diversos problemas da sociedade paraibana. Nesse sentido, métodos de Linkage, Machine Learning, Data Scince e Big Data Analytics podem solucionar problemas com habilidade de capturar, limpar, preparar e alinhar dados para a tomada de decisão nas várias áreas de prioridade podem ser consideradas como ferramentas significativas em áreas prioritárias do Governo do Estado. Por exemplo, soluções em Data Science nas áreas da Saúde Pública, Desenvolvimento Regional e Segurança Pública, de forma que esses órgãos possam se relacionar, pode ser fundamental para melhorias dos serviços prestados em benefício à sociedade paraibana. O conjunto de tecnologias e processos em Data Science é relevante na melhoria dos planos de políticas públicas dessas áreas prioritárias. O relacionamento em diversos canais e, sobretudo, o planejamento estratégico, permite estabelecer a direção a ser seguida pelos órgãos públicos e privados, visando maior grau de interação com toda sociedade. Sendo assim, indicadores da atividade científica estão no centro dos debates sobre a relação do avanço da ciência e da tecnologia com o progresso econômico e social. Estratégias de políticas públicas para o setor seriam inconcebíveis sem a possibilidade de se contar com indicadores objetivos de desempenho científico. Os indicadores, eles mesmos, se sofisticam de modo a dar conta da complexidade dos processos de pesquisa e seus resultados. Desta forma, o poio que a FAPESQ vem nos dando em vários projetos de pesquisa e em espacial ao Centro de Pesquisa em Análise Preditiva, Analytics e Data Science da Universidade Estadual da Paraíba será fundamental para o desenvolvimento de áreas prioritárias do Governo do Estado. Mesmo que em períodos de crise econômica, investimento seletivo em recursos humanos pode levar ao aumento da produtividade e qualidade científica produzidas em nossa instituição. Espera-se, com esta proposta, promover a cooperação científica, técnica e tecnológica entre vários grupos de pesquisas, internos e externos à UEPB, e vínculo com áreas prioritárias do Governo do Estado da Paraíba, com vistas a agregar conhecimento científico na busca de melhorias do serviço público prestado a sociedade paraibana.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (8) / Doutorado: (62) . , Integrantes: Tiago Almeida de Oliveira - Coordenador / MARCELINO ALVES ROSA DE PASCOA - Integrante / Anderson Castro Soares de Oliveira - Integrante / Ana Patricia Bastos Peixoto - Integrante / Ricardo Alves de Olinda - Integrante / Alexandre Dias Porto Chiavegatto Filho - Integrante / André Filipe de Moraes Batista - Integrante / Angela Maria Cavalcanti Ramalho - Integrante / Mateus Santos Peixoto - Integrante / Roberta Moreira Wichmann - Integrante / Gabriel Messias Santana Peixoto - Integrante / Crysttian Arantes Paixão - Integrante / Gerson Rodrigues dos Santos - Integrante / Euller de Assis Chaves - Integrante / Joanna Angélica Araújo Ramalho - Integrante / Joelma Greicy Fernandes Lira - Integrante / Jimmy Felipe Gomes dos Santos - Integrante / Saulo Muniz de Lima - Integrante / Ezequiel Abraham López Bautista - Integrante / Angel dos Santos Fachinelli Ferrarini - Integrante.

• 2021 - Atual

  Review de Machine Learning e seus pacotes utilizando R e Python com Aplicações, Descrição: O aprendizado de máquina é usado para ensinar as máquinas a lidar com os dados com mais eficiência. Às vezes, depois de ver os dados, não podemos interpretar o padrão ou extrair informações dos dados. Nesse caso, aplicamos aprendizagem de máquina. Com a abundância de conjuntos de dados disponíveis, o a demanda por aprendizado de máquina está crescendo. Muitas indústrias da medicina ao militar, aplicam o aprendizado de máquina para extrair informações relevantes. O objetivo do aprendizado de máquina é aprender com o dados. Este projeto tem como objetivo fazer um review dos principais pacotes de machine learning em R e realizar aplicações em R e Python as duas principais linguagens de programação que o cientista de dados deve saber na atualidade.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) . , Integrantes: Tiago Almeida de Oliveira - Coordenador / Mateus Silva Rocha' - Integrante., Financiador(es): Universidade Estadual da Paraíba - Bolsa.

• 2021 - Atual

  Estudo das características climáticas utilizando séries temporais e redes neurais artificiais, Descrição: As características climáticas são determinantes para o estudo em diferentes áreas. Dentre inúmeras características, a temperatura, umidade do ar e pluviosidade são fundamentais para o desenvolvimento de animais e plantas. Os procedimentos que devem ser adotados na condução, seja ela das plantações ou rebanhos, em muitos casos é determinada em função das condições climáticas. Este trabalho tem como objetivo avaliar algumas dessas condições, considerando como referência o município de Campina Grande e região, utilizando modelos matemáticos/estatísticos. Esses modelos contemplam a área de Séries Temporais e de Redes Neurais Artificiais. As Séries Temporais utilizam modelos matemáticos/estatísticos para descrever e realizar previsões em um conjunto de dados que apresentem dependência temporal. Já as Redes Neurais propõe o uso de modelos matemáticos para representar o comportamento do neurônio para a resolução de problemas, que podem ser aplicados na avaliação do comportamento de dados com dependência temporal. Dentre as características a serem avaliadas estão as temperaturas mínima, média e máxima, nível de umidade relativa do ar e nível de pluviosidade.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) . , Integrantes: Tiago Almeida de Oliveira - Integrante / Ana Patricia Bastos Peixoto - Coordenador / Samuel Figueiredo Oliveira - Integrante.

• 2021 - Atual

  Shiny e Streamlit como ferrametnas para automação de Machine Learning em R e Python, Descrição: O Streamlit é uma nova ferramenta incrível que permite aos engenheiros criar rapidamente aplicativos da web altamente interativos em torno de seus dados, modelos de aprendizado de máquina e praticamente qualquer coisa. A melhor coisa sobre o Streamlit é que ele não requer nenhum conhecimento de desenvolvimento web. Se você conhece Python, é o suficiente. Shiny é um sistema para desenvolvimento de aplicações web usando o R, um pacote do R (shiny) e um servidor web (shiny server). O Shiny não é uma página web, não é um substituto para sistemas mais gerais, como Ruby on Rails e Django, e também não é uma ferramenta gerencial, como o Tableau. Até hoje, há poucos aplicativos ``Shiny{}" foram criados para visualizar a modelagem machine Learning dos pacotes do R. E para alcançar este nível de desenvolvimento é necessário criar e programar dois scripts R (ui.R e server.R) para permitir interações reativas entre a modelagem entradas e resultados. O pacote ``CARET" será utilizado para realizar a análise de machine Learning em ``Shiny{}", dentre outros pacotes. E poucos utilizando o Streamlit para Machine Learning. O objetivo é utilizar o software R, RStudio, Shiny, Python e Streamlit com suas aplicações web a dados de saúde e de outras áreas com o uso das técnicas de Machine Learning.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Tiago Almeida de Oliveira - Coordenador / Maria Fagna Felix da Silva - Integrante.

• 2021 - Atual

  Forecasting utilizando séries temporais e machine learning via prophet do facebook para variáveis meteorológicas na cidade de campina grande - PB, Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) . , Integrantes: Tiago Almeida de Oliveira - Integrante / Ana Patricia Bastos Peixoto - Coordenador / Lucas Manoel Batista de Albuquerque - Integrante.

• 2021 - Atual

  Ciência de dados e geoprocessamento aplicados ao desenvolvimento regional do estado da Paraíba, Descrição: O Projeto de pesquisa em tela tem como objetivo geral aplicar o potencial analítico da ciência de dados e da estatística para demonstrar a natureza e as especificidades de diferentes vias de desenvolvimento nos territórios do Estado da Paraíba, tendo em vista contribuir para a tomada de decisão e implantação de políticas de desenvolvimento científico e tecnológico e inovação. A tecnologia através dos equipamentos e softwares permitem a análise e manipulação de uma grande quantidade de dados, dinamizando o emprego dos métodos estatísticos, enquanto uma ciência disseminada nas Universidades, nas empresas privadas e públicas que utilizam os dados numéricos para auxiliar os governos a entender melhor sua população, a implementar políticas públicas e organizar os gastos em saúde, educação, saneamento básico, infraestrutura, segurança pública, com uma velocidade da informação, a estatística e a ciência de dados se apresentam como ferramentas relevantes na produção e disseminação do conhecimento sistemático, trazendo oportunidades que devem ser consideradas nas estratégias de desenvolvimento destas regiões. A ciência estatística na atualidade tem dado uma contribuição significativa para o processo de tomada de decisão, utilizando a matemática para dar apoio aos profissionais do setor privado, governamental e pesquisadores no emprego de ferramentas para gerar análises de dados que levarão a solução de problemas. A Modelagem estatística pode ser utilizada em todos os campos de explicação que existem riscos, incertezas e variações, permitindo identificar estratégias de ação mais promissoras por meio de técnicas de otimização, associadas ou não à simulação de processos reais, a partir da análise de indicadores é possível traduzir quantitativamente um fator social e fornecer informações sobre determinados aspectos da realidade social para fins de pesquisa ou formulação, monitoramento e avaliação de planos e políticas públicas. Neste sentido, a proposta de estudo apresenta a modelagem de dados como instrumento de processo de mensuração para identificar os determinantes do crescimento das regiões do Estado, através da produção de base de dados consistentes que podem ser gerados fornecendo subsídios decisivos para a tomada de decisão do governo da Paraíba, ao avaliar o desenvolvimento de regiões que pode ser medido por um conjunto de indicadores que mostram as características da população como saúde, educação, renda, moradia entre outros; e, também, da economia local no que tange aos aspectos industriais, comerciais, agrícolas, entre outros. De uma forma geral possibilita uma comparação direta, entre os municípios, através de um ranking de competividade entre eles e ou entre mesorregiões, visando traçar um mapeamento mais amplo e abrangente dos municípios da Paraíba, além de fornecer ao poder público uma ferramenta objetiva para orientar os gestores públicos locais na melhoria da competitividade e do desempenho da gestão pública local. Desse modo, estudar as transformações ocorridas nos segmentos sociais e econômicos são elementos centrais para se entender a evolução da dinâmica dos setores produtivos de um território. O território visto enquanto produto das relações sociais capaz de construir políticas públicas e ações emancipatórias e de construção da cidadania. Também espaço de poder que orientem reflexões sobre estratégias de desenvolvimento, pertencimento, forma simbólica, conflitos e processo de acumulação de capital, não apenas por ser espaço próprio do Estado, mas de diferentes atores sociais protagonistas, que manifestam seu poder sobre área específica. Na perspectiva de Brandão (2008) o desenvolvimento compreende a análise de fatores atinentes aos arranjos sociais, econômicos, culturais e políticos de uma determinada região, que compõem a mobilidade espacial do capital, do trabalho e das inovações. O desenvolvimento enquanto processo. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Tiago Almeida de Oliveira - Coordenador / Ricardo Alves de Olinda - Integrante / Angela Maria Cavalcanti Ramalho - Integrante.

• 2020 - 2021

  Predição de diagnóstico, prognóstico e sobrevivência em pacientes com COVID-19 utilizando dados clínicos, Descrição: O objetivo primário do projeto é testar a performance preditiva de algoritmos de machine learning para predizer desfechos relacionados a diagnóstico, prognóstico e alta de pacientes no contexto do surto da COVID-19 incluindo-se como preditores variáveis obtidas de dados clínicos e de fluxo de exames pedidos e realizados durante o atendimento. Com isso, será possível auxiliar os médicos e gestores sobre prioridades de alocação de recursos e equipamentos na triagem e diagnóstico dos pacientes com COVID-19. O projeto também tem como objetivos secundários: Comparar a performance dos diferentes algoritmos de machine learning para predizer desfechos hospitalares relacionados à pandemia de COVID-19. Analisar a importância de cada variável preditora para a performance dos modelos de machine learning. Analisar a performance dos modelos com a redução do número de variáveis a fim de facilitar a aplicação de algoritmos em diferentes localidades.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Tiago Almeida de Oliveira - Coordenador / Alexandre Dias Porto Chiavegatto Filho - Integrante / André Filipe de Moraes Batista - Integrante / Diego Pereira Barboza - Integrante / Angela Maria Cavalcanti Ramalho - Integrante / Marcus Alexandre Nunes - Integrante., Financiador(es): Fundação de Apoio à Pesquisa do Estado da Paraíba - Auxílio financeiro.

• 2020 - 2021

  Análise da evolução epidêmica da Pandemia COVID-19 no estado da Paraíba, Descrição: Em dias atuais descobrir padrões, facilitar a vida das pessoas é sempre um desafio para quem se trabalha com banco de dados além de extrair informações importantes e cruciais que venham a modificar a vida das pessoas que necessitam de tais informações todos os dias. Em tempos de crise, de pandemia, utilizar da ciência para obtenção de respostas para perguntas que são feitas pela sociedade a todo instante é o melhor caminho para resolver diversas situações e poder prever cenários atuais e futuros fazendo estimativas e projeções. Como a COVID-19 tem se espalhado rapidamente por todo o mundo, as previsões de modelagem de curto prazo é uma solução para se adquirir respostas através da utilização das ciências exatas, pois os modelos revelam sobre como a doença se espalha, o estado atual da situação e ainda o que precisa ser feito. Se faz então necessário o conhecimento de ferramentas para auxiliar os governos na tomada de decisão, por exemplo, medidas farmacológicas ou de até mesmo endurecimento ou afrouxamento de distanciamento social, medidas que estão sendo tomadas atualmente para tentar o avanço da pandemia COVID-19 em todo o mundo. Este trabalho tem como objetivo fazer uma análise da pandemia COVID-19 no estado da Paraíba, utilizando um estudo descritivo de forma quantitativa e qualitativa da projeção dos casos, com dados oficiais fornecidos pelo Ministério da Saúde e, Secretarias de Saúde do Estado e Municípios. Para isso utilizaremos o modelo SIR que possui três compartimentos classificando os indivíduos em: suscetíveis, infectados, recuperados. A razão de reprodutividade basal que representa o número médio de infecções secundárias, para assim tornar conhecido os casos que podem aumentar, diminuir ou ficar em um ponto de equilíbrio. Para auxiliar nas análises dos dados utilizaremos os softwares R, Excel e também faremos uso da linguagem Python os quais vão facilitar o controle sobre a instabilidade do projeto por se tratar de grandes dados.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) . , Integrantes: Tiago Almeida de Oliveira - Coordenador / ELIONARA LUIZA NOBREGA ARAUJO - Integrante.

• 2020 - 2021

  Modelo preditivo via análise de sobrevivência do tempo até duplicação de casos de COVID-19 para previsões de curto prazo e estimação da taxa de crescimento: monitorando a tendência durante a pandemia, Descrição: A análise de sobrevivência ou sobrevida é um ramo da estatística que se originou a partir de pesquisas biomédicas, na qual o objetivo dos pesquisadores era estudar a mortalidade. Ela pode ser caracterizada por um conjunto de técnicas estatísticas que têm como objetivo principal a análise de tempos até a ocorrência de um determinado evento de interesse, ao qual se define como falha ou desfecho, de modo que as observações são acompanhadas ao longo de períodos de tempo. Uma particularidade é a possibilidade da presença de censura, que nada mais é, que a observação parcial da resposta de interesse, ou seja, quando o indivíduo não sofre o evento (falha/desfecho) durante o período do estudo, o tempo exato de sobrevivência não é concluído. É justamente nas observações censuradas que a técnica análise de sobrevivência se diferencia. Considerando a metodologia para a previsão do tempo até o evento, uma parte da análise de sobrevivência que raciocina sobre quando um evento futuro ocorrerá. Aplicações de tempo para o evento time-to-even tem previsões, tem-se como Objetivo Geral Analisar a pandemia do COVID-19 no Brasil, por meio do estudo do tempo até duplicação de casos fazendo uso do modelo de preditivo de análise de sobrevivência via machine learning para os casos que foram confirmados, mortes confirmadas e número de curados baseados nos dados oficiais fornecidos pelo ministério da Saúde e Secretarias de Saúde de Estados e Municípios.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) . , Integrantes: Tiago Almeida de Oliveira - Coordenador / Sostenes Jeronimo da Silva - Integrante.

• 2020 - Atual

  AICOV-BR: Artificial intelligence for the diagnosis and prognosis of COVID-19 in a multicentre study of the five regions of Brazil, Descrição: Brazil is currently the country with the highest daily deaths from COVID-19 and second only behind the United States in new daily infections. With the spread of the disease towards the most remote and rural regions of Brazil, incidence of the virus is estimated to remain high due to new waves of infections until at least the end of 2020. Providing an early risk of COVID-19 diagnosis can help to identify priorities for receiving RT-PCR diagnostic tests and the need for isolation and preventive measures until the result of the test is received. Also, establishing prognostic risk scores for severe outcomes in patients with COVID-19 can assist medical staff and health managers in making decisions about clinical interventions and the allocation of resources. This proposal will develop and validate machine learning algorithms for the diagnosis and prognosis of COVID-19 using routinely-collected data from hospitals. Currently, the network has the confirmed participation of 18 hospitals throughout all the five regions of Brazil, with an estimated number of around 14,000 COVID-19 patients with complete individual data and laboratory exams. The study will test the predictive performance of the most popular machine learning algorithms for structured data such as gradient boosting trees, random forests and neural networks, using metrics such as positive and negative predictive value, sensitivity, specificity and area under the ROC curve. This will be the first machine learning study to develop and validate the performance of predictive algorithms in all Brazilian regions. The final goal of the project is to perform a randomized clinical trial of the algorithms to test their effectiveness in improving the clinical evolution of COVID-19 patients. This proposal is a partnership between seven Brazilian universities (University of São Paulo, Federal University of Goiás, State University of Paraíba, Aeronautics Institute of Technology, Bahia School of Medicine and Public Health, Oswaldo Cruz Foundation, and Federal University of Pelotas). The project is composed by a multidisciplinary team, with an oversight from specialists in bioethics, race, and gender and health studies. The core research team of this proposal already has a pre-print on machine learning for COVID-19 diagnosis, which points to the technical feasibility of the project.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Tiago Almeida de Oliveira - Coordenador / Alexandre Dias Porto Chiavegatto Filho - Integrante / André Filipe de Moraes Batista - Integrante / Ruchelli França de Lima - Integrante / Roberta Moreira Wichmann - Integrante.

• 2020 - Atual

  Inteligência artificial para decisões clínicas e administrativas durante a pandemia de covid-19, Descrição: Algoritmos de machine learning têm o potencial de auxiliar profissionais de saúde em diversas áreas, tanto na recepção e triagem de pacientes em unidades de atendimento primário (postos de saúde), secundário e terciário (hospitalares) como no diagnóstico de doenças como o câncer de mama, além do prognóstico clínico como na predição de risco de óbito em pacientes em estado crítico. No caso da covid-19, por se tratar de uma doença nova, os algoritmos podem aprender rapidamente os padrões referentes às interações das características do paciente que levam tanto ao maior risco de resultado de exame positivo da doença, como à evolução clínica e mesmo ao óbito, com o objetivo de auxiliar a equipe médica em decisões clínicas e na alocação de recursos físicos. Assim, o presente projeto tem como objetivo analisar se é possível predizer desfechos relacionados à covid-19 com a mesma performance encontrada para outras doenças em pesquisas científicas recentes de machine learning. Com a confirmação desses resultados esperados, o próximo passo será desenvolver interfaces com os hospitais sob a forma de aplicativos para auxiliar médicos e gestores hospitalares em decisões sobre prioridades para recebimento de testes RT-PCR para covid-19, internações em UTI e recebimento de intervenções como o uso de ventiladores mecânicos. Após o desenvolvimento do aplicativo, o projeto não terá mais custo e tudo será disponibilizado de forma rápida e gratuita para os hospitais e clínicas.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado profissional: (2) / Doutorado: (2) . , Integrantes: Tiago Almeida de Oliveira - Integrante / Alexandre Dias Porto Chiavegatto Filho - Coordenador / Bruno P Nunes - Integrante / Sandro R Rodrigues Batista - Integrante / André Filipe de Moraes Batista - Integrante / Diego Pereira Barboza - Integrante / Ruchelli França de Lima - Integrante / Tassia Teles Santana de Macedo - Integrante.

• 2019 - 2020

  Uso da técnica de machine learning com random survival forest aplicado a predição de casos de câncer, Descrição: A análise da sobrevivência é atualmente uma das ferramentas estatísticas que mais crescem no meio acadêmico. Na análise de sobrevivência existe uma sólida teoria de modelos de regressão que pode ser usada para modelar dados com observações incompletas chamadas censuras, a maioria desses modelos são paramétricos e existe também o modelo de riscos proporcionais de Cox. Eles não tem a melhor capacidade preditiva, neste sentido, os modelos Machine Learning em conjunto com o Random Forest em análise de sobrevivência (RSF) são uma alternativa crescente para o uso em predição. Os modelos de Fragilidade de Cox e Random Survival Forest serão comparados via critérios C-index e Brier Score Index - IBS. Ambos os modelos serão aplicados à dados de Câncer da cidade de Campina Grande.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) . , Integrantes: Tiago Almeida de Oliveira - Coordenador / Sostenes Jeronimo da Silva - Integrante.

• 2019 - Atual

  Centro de Desenvolvimento Regional, Big Data e Geoprocessamento da Universidade Estadual da Paraíba (CDRBG- UEPB), Descrição: Com a criação do Centro Multiusuário, busca-se um ambiente físico dotado de recursos humanos e materiais indispensáveis para o bom desenvolvimento e aplicação de métodos estatísticos e programas computacionais avançados em estatística aplicada, objetivando assim, o adequado planejamento e análise de dados nas mais variadas áreas de pesquisa da UEPB e órgãos do Governo do Estado. Ademais, com a criação do Centro Multiusuário e utilização de modelagem estatística para grandes massas de dados, agregando tecnologia e inovação, pretendemos participar efetivamente como um agente indutor de melhorias contínuas nos diversos segmentos da sociedade paraibana, uma vez que a universidade é, reconhecidamente, uma das instituições mais importantes da sociedade contemporânea, principalmente quando se consideram as exigências das economias globalizadas e o processo de inovação e mudanças contínuas nas organizações e na sociedade. Buscaremos inserção Internacional com a Universidade de San Carlos da Guatemala através do Centro de Telemática (CETE) da Facultade de Agronomia (USAC) para produção científica e tecnológica, em conjunto com pesquisadores colaboradores do nosso projeto, os quais o membro proponente já possuí parcerias. Essa parceria será de suma importância, pois buscaremos apoio técnico e científico para as pesquisas que serão desenvolvidas no Centro de Ciências Agrárias e Ambientais ? CCAA, Campus II, Lagoa Seca, ao qual o Diretor do Centro e líderes de grupos de pesquisa são parceiros em nossa proposta. Equipes multidisciplinares estarão envolvidas nesse projeto de pesquisa, pois estarão envolvidos renomados pesquisadores das Universidades Estadual da Paraíba, Federal de Campina Grande, Federal do Rio Grande do Norte, Federal do Piauí, Federal de Lavras e Federal do Mato Grosso. É importante ressaltar que o proponente desse projeto de pesquisa já possui parcerias com os pesquisadores dessas universidades, seja com publicações de artigos como também em apresentação de cursos, palestras e apoio em pesquisas desenvolvidas pelos nossos colaboradores. Os órgãos do Governo do Estado, solicitantes da consultoria, poderão dessa forma, agendar atendimentos com um pesquisador, especialista na área, conforme as necessidades e as qualificações necessárias de cada projeto. Além dos atendimentos realizados à comunidade acadêmica, os Laboratórios Multiusuário promoverá seminários de divulgação das metodologias estatísticas, cursos de extensão que contribuam para a difusão da ciência e para a formação de recursos humanos qualificado com vistas ao aperfeiçoamento dos serviços prestados a sociedade paraibana.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (35) / Mestrado acadêmico: (25) / Doutorado: (21) . , Integrantes: Tiago Almeida de Oliveira - Integrante / Ana Patricia Bastos Peixoto - Integrante / Glaucia Amorim Faria - Integrante / Gerson Barreto Mourão - Integrante / Gustavo Henrique Esteves - Integrante / Ricardo Alves de Olinda - Coordenador / Divanilda Maia Esteves - Integrante / Carlos Antonio Costa dos Santos - Integrante / João Domingos Scalon - Integrante / Kleber Napoleão Nunes de Oliveira Barros - Integrante / Patrício Marques de Souza - Integrante / Michelli Karinne Barros da Silva - Integrante / Dixis Figueroa Pedraza - Integrante / Luís Otávio Bau Macêdo - Integrante / Madson Tavares Silva - Integrante / Domingos Sávio Barbosa - Integrante / Marcelo Silva de Oliveira - Integrante / Renato Ribeiro de Lima - Integrante / Anna Stella Cysneiros Pachá - Integrante / Débora Aparecida da Silva Santos - Integrante / Angela Maria Cavalcanti Ramalho - Integrante / YURI JACQUES AGRA BEZERRA DA SILVA - Integrante / Élida Barbosa Corrêa - Integrante / Teodorico de Castro Ramalho - Integrante / Marcus Alexandre Nunes - Integrante / José Luciano Albino Barbosa - Integrante / Saulo Rios Mariz - Integrante / Francisco José Loureiro Marinho - Integrante / Roberta Moreira Wichmann - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado da Paraíba - Outra.

• 2018 - 2020

  Modelos de Fragilidade de Cox com Aplicação à Dados de Câncer na Paraíba, Descrição: A Análise de Sobrevivência pode ser caracterizada por um conjunto de técnicas estatísticas que têm como objetivo principal a análise de tempos até a ocorrência de um determinado evento de interesse, onde as observações são acompanhadas ao longo de períodos de tempo. Neste trabalho temos a proposta de fazer uma Análise de Sobrevivência sobre os dados de pacientes portadores de Câncer obtidos no Hospital da Fundação Assistencial da Paraíba-FAP. Esta análise de sobrevivência é realizada para responder o tempo médio de vida desses pacientes, a probabilidade de sobrevivência e possíveis causas que alteram esse tempo de vida. Para essas análises pretende-se utilizar técnicas paramétricas por meio de modelos de tempo de vida acelerado, técnicas não paramétricas, tais como o estimador de Kaplan-Maier e técnicas semiparamétricas, como o modelo de regressão de Cox e suas extensões. Para a aplicação dessas técnicas, contaremos com a ajuda do programa R e outros softwares estatísticos.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) . , Integrantes: Tiago Almeida de Oliveira - Coordenador / MARCELINO ALVES ROSA DE PASCOA - Integrante / Glaucia Amorim Faria - Integrante / Ricardo Alves de Olinda - Integrante / Ana Patricia Bastos Peixoto - Integrante., Financiador(es): Universidade Estadual da Paraíba - Auxílio financeiro.

• 2018 - 2019

  Fundamentos matemáticos dos modelos de fragilidade com aplicações, Descrição: A Análise de Sobrevivência pode ser caracterizada por um conjunto de técnicas estatísticas que têm como objetivo principal a análise de tempos até a ocorrência de um determinado evento de interesse, onde as observações são acompanhadas ao longo de períodos de tempo. Neste trabalho temos a proposta de fazer uma Análise de Sobrevivência sobre os dados de pacientes portadores de Câncer obtidos no Hospital da Fundação Assistencial da Paraíba-FAP. Esta análise de sobrevivência é realizada para responder o tempo médio de vida desses pacientes, a probabilidade de sobrevivência e possíveis causas que alteram esse tempo de vida. Para essas análises pretende-se utilizar técnicas semi-paramétricas e paramétricas de fragilidade. Para a aplicação dessas técnicas, contaremos com a ajuda do programa R e outros softwares estatísticos.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) . , Integrantes: Tiago Almeida de Oliveira - Coordenador / Lucas Cardoso Pereira - Integrante., Financiador(es): Universidade Estadual da Paraíba - Bolsa.

• 2018 - 2019

  Modelagem marginal com dados correlacionados em análise de Sobrevivência com aplicações, Descrição: O objetivo deste trabalho é utilizar técnicas de análise de sobrevivência com a finalidade de aplicar a um conjunto de dados com múltiplos eventos por indivíduo. Como o modelo de Cox não se enquadra para essa situação, optou-se por trabalhar com os seguintes modelos marginais: Modelo AG, Modelo PWP e Modelo WLW. Para selecionar o modelo com o melhor ajuste ao conjunto de dados, se utilizara o método backward e os critérios AIC e BIC. Após isso, verificou-se se o pressuposto da proporcionalidade é satisfeito para o modelo selecionado via teste de proporcionalidade e grá?co dos resíduos padronizados de Schoenfeld e por último veri?cou-se se tinha pontos atípicos ou outliers através do gráfico dos resíduos de Martingale. O modelo que melhor se ajustou ao conjunto de dados foi o WLW. A simulação do conjunto de dados será feita utilizando o pacote survsim do software R e as variáveis preditoras consideradas na simulação foram denominadas de x1, x2 e x3 . O intuito da modelagem é saber a influência que cada uma das variáveis ou fatores têm sobre o tempo de falha.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) . , Integrantes: Tiago Almeida de Oliveira - Coordenador / Iago Renan Valentim da Silva - Integrante., Financiador(es): Universidade Estadual da Paraíba - Bolsa.

• 2017 - 2018

  Aspectos Teóricos e Práticos dos Modelos de Fragilidade de Cox, Descrição: O modelo de Cox pode ser limitado para um contexto em que haja presença nos dados de sobrevivência de heterogeneidade não observada entre indivíduos. Os modelos ajustados com a inclusão de efeitos aleatórios propostos neste trabalho tornam as estimativas dos efeitos das covariáveis mais consistentes e, além disso, permitem ajustar um modelo mais versátil e que se aproxima dos valores obtidos, utilizando um banco de dados simulados, para posterior aplicação em dados reais. O contexto é de um estudo com acompanhamento de indivíduos ao longo do tempo, registrando-se o tempo até a ocorrência de um evento de saúde adverso. O objetivo principal deste projeto é revisar a literatura estatística a fim de identificar diferentes abordagens para o uso de modelos de fragilidade e fazer aplicações práticas com o uso de softwares.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) . , Integrantes: Tiago Almeida de Oliveira - Coordenador / Alisson de Lima Brito - Integrante., Financiador(es): Universidade Estadual da Paraíba - Bolsa.

• 2016 - 2017

  Utilização de Modelos Semiparamétricos para dados de Saúde, Descrição: Neste trabalho é proposto fazer uma analise de sobrevivência sobre os dados de pacientes transplantados, obitidos de Klein e Moeschberger, esta análise de sobrevivência é realizada para responder o tempo médio de vida desses pacientes e possíveis causas que alteram este tempo de vida. Para isso pretende-se utilizar técnicas semiparamétricas de Cox.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) . , Integrantes: Tiago Almeida de Oliveira - Coordenador / Pamella Kardynnale de Oliveira - Integrante., Financiador(es): Universidade Estadual da Paraíba - Bolsa.

• 2015 - 2016

  Inferência Bayesiana a Dados de Leucemia Linfoblástica Utilizando Inferência Bayesiana, Descrição: individuo ou a partir do momento de aparecimento da doença, diagnóstico ou tempo onde um particular tratamento foi aplicado. O tipo de evento inclui o momento de diagnóstico de uma doença, o tempo para ser considerado curado (livre da doença), tempo de início da doença depois da exposição a fator de risco, etc. Neste contexto será utilizado as técnicas de Inferência Bayesiana em conjunto com Análise de Sobrevivência, métodos Semi-Paramétricos aplicados a dados de transplantados de Médula Osséa. Será estudado também a aplicabilidade das novas distribuições (distribuições generalizadas) para tempo de vida.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) . , Integrantes: Tiago Almeida de Oliveira - Coordenador / Kildary Truta Diniz - Integrante., Financiador(es): Universidade Estadual da Paraíba - Bolsa.

• 2014 - 2015

  Modelo de Mistura Paramétrico e Semiparamétrico Aplicados a dados de Transplantado de Medula Óssea, Descrição: Modelos com fração de cura tem sido desenvolvidos para analisar o tempo de falha de indivíduos em ensaios clínicos. Para tais dados, os modelos padrões de sobrevivência usualmente aceitos não são apropriados, devido ao fato de não levar em conta a possibilidade de cura. Modelos de mistura assumem que a população estudada é oriunda uma parte de individuos sucetiveis a doença, que podem experimentar o evento de interesse, e outra parte de indivíduos não sucetiveis a doença que podem numca experimentar o evento de interesse. O objetivo deste trabalho é propor a análise de dados de pacientes que realizaram Transplantes de Medula Osséa por meio de modelos de mistura padrão, paramétricos e modelos de mistura semiparamétricos conhecido na literatura como modelo de mistura de riscos proporcionais, pretende-se ainda identificar quais variáveis tem associação com o tempo de sobrevivência dos indivíduos curados e os dos que experimentaram a falha, além de comparar com os resultados obtidos no projeto 3485 cota PIBIC/UEPB/CNPq 2013/2014.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) . , Integrantes: Tiago Almeida de Oliveira - Coordenador / Manoel Joaquim Isidro - Integrante., Financiador(es): Universidade Estadual da Paraíba - Bolsa., Número de produções C, T & A: 1

• 2013 - 2014

  Utilização de Modelos de Fragilidade de Cox Para Dados Transplantados de Médula Óssea, Descrição: Neste trabalho é proposto fazer uma analise de sobrevivência sobre os dados de pacientes transplantados, obitidos de Klein e Moeschberger, esta análise de sobrevivência é realizada para responder o tempo médio de vida desses pacientes e possíveis causas que alteram este tempo de vida. Para isso pretende-se utilizar técnicas não paramétricas, tais como, kaplan-meier, técnicas paramétricas por meio de modelos de tempo de vida acelerado, e técnicas semiparamétricas de Cox e Cox extendido com fragilidade.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) . , Integrantes: Tiago Almeida de Oliveira - Coordenador / Diego Alves Gomes - Integrante., Financiador(es): Universidade Estadual da Paraíba - Bolsa., Número de produções C, T & A: 2

• 2012 - 2013

  Estimação de Valores Genéticos, Genômicos e Detecção de QTL's Utilizando Métodos Frequentisticas e Bayesianos em Modelos Uni e Bicaracterística, Descrição: A produção de caprinos em pequena e média escala é atualmente um importante segmento do agronegócio no Estado da Paraíba, com possibilidades concretas de o estado tornar-se o melhor no que diz respeito à qualidade genética, neste sentido a busca por técnicas que possam aumentar os ganhos genéticos para as próximas gerações é altamente recomendável. O Estado da Paraíba tem recebido recentes investimentos no melhoramento genético da caprinovinocultura do Estado para qualificar o seu rebanho caprino, através do Fundo de Combate e Erradicação da Pobreza da Paraíba e investimentos advindos do Plano de Aceleração do Crescimento, com contrapartida do Governo do Estado para a Empresa Estadual de Pesquisa Agropecuária da Paraíba. Perspectivas de melhoria da qualidade de vida para pequenos e médios produtores do Estado da Paraíba a médio e longo prazo por meio de rebanhos qualificados geneticamente. Para tanto a estimação precisa dos parâmetros genéticos é de fundamental importância nos programas de melhoramento genético, pois permite predizer o valor genético dos genótipos e a identificação daqueles geneticamente superiores. Os procedimentos Bayesianos e a teoria dos Modelos Lineares Generalizados Mistos têm sido indicados como metodologias de inferência, apropriadas para a análise genética. Os modelos serão baseados em inferência bayesiana e GLMM por meio do amostrador de Gibbs, incluindo os efeitos de SNP's. Os dados para este projeto são simulados e provenientes do 14° Workshop QTL-MAS. O objetivo deste estudo é utilizar métodos para predizer valores genômicos em modelos multivariados e comparar a acurácia de predição dos valores genômicos em relação à estimação univariada, posteriormente pretende-se utilizar dados reais obtidos por meio de parcerias e implementar as metodologias obtendo com isso maior confiabilidade na aplicação da técnica.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) . , Integrantes: Tiago Almeida de Oliveira - Coordenador / Evelyne de Farias Siqueira - Integrante., Financiador(es): Universidade Estadual da Paraíba - Bolsa., Número de produções C, T & A: 1

• 2006 - 2007

  Técnicas Estatísticas em Agropecuária, Descrição: Desenvolvimento e aperfeiçoamento de técnicas estatísticas aplicadas a atividade agropecuária, visando possibilitar o desenvolvimento e melhoria técnicas estatísticas de regressão, séries temporais e análises de dados nas aplicações em ciências agrárias, com vista a se ter boa precisão experimental. Desenvolvimento e aplicação de modelos lineares e não lineares com vistas a uma melhoria de qualidade no tratamento com dados oriundos das pesquisas. Obter modelos que descrevam o desenvolvimento de plantas, com objetivo de orientar aplicação de técnicas de cultivos de modo mais eficiente.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Doutorado: (19) . , Integrantes: Tiago Almeida de Oliveira - Integrante / Augusto Ramalho de Morais - Coordenador.

Prêmios