DEFESA DE DISSERTAÇÃO DE MESTRADO Nº 299

Aluna: André Luiz Vale de Araújo

Título: “Previsão precoce de infecção generalizada em unidades de terapia intensiva a partir de dados clínicos: uma abordagem de aprendizado de máquina baseada em comitês"

Orientador: Wellington Pinheiro dos Santos - (PPGEC)

Examinadora Externa: Juliana Carneiro Gomes Casseiro - (UFPE)

Examinador Interno: Sidney Marlon Lopes de Lima - (PPGEC)

Data-hora: 3 de Julho de 2024, às 14:00h.
Local: Formato Remoto.

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Resumo:

         A sepse é uma condição grave de saúde causada pela resposta exagerada do organismo a uma infecção que influencia na falência de órgãos e na morte de indivíduos, sendo responsável por cerca de um quinto da mortalidade global. A detecção precoce da sepse continua sendo um desafio médico devido à heterogeneidade na fonte de infecção. A falta de um específico diagnóstico e previsões precoces inviabilizam o tratamento clínico adequado e, assim, levam a uma taxa de mortalidade. O diagnóstico de Sepse ainda é bastante difícil por causa de um amplo e complexo conjunto de fatores como taquicardia, falta de ar, febre, confusão mental, além dos que estabelecem uma infecção, alterações fisiológicas, sexo do paciente, comorbidades pré-existentes, entre outros. A previsão de sepse diante de condições tão dinâmicas por meio de modelos de aprendizado de máquina ganhou atenção especial devido à abundância de dados disponíveis. Tais condições eventualmente criam uma quantidade muito grande de atributos e tentar encontrar padrões, realizando cálculos probabilísticos entre cada um deles, costuma ser um importante desafio. Nesse contexto, a presente pesquisa propõe para identificar possíveis algoritmos evolucionários para determinar relevância estatística entre esses atributos e, com base nisso, diminuir a dimensionalidade da Base de Dados.

DEFESA DE DISSERTAÇÃO DE MESTRADO Nº298

Aluna: Fabiana Souza da Fonte Alexandria

Título: “Hibridização de Metaheurísticas para resolução de problemas de otimização binários e multimodais"

Orientador: Fernando Buarque de Lima Neto - (PPGEC)

Examinadora Externa: Tarcísio Daniel Pontes Lucas - (UPE)

Examinador Interno: João Fausto Lorenzato de Oliveira - (PPGEC)

Data-hora: 24 de maio de 2024 às 16:00h.
Local: Formato híbrido, no miniauditório do PPGEC e no Google meet.

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Resumo:

         Algoritmos metaheurísticos inspirados na natureza vêm sendo utilizados com sucesso para encontrar boas soluções em problemas complexos de otimização. Dentre estes algoritmos, destacam-se os Algoritmos Evolutivos e os Algoritmos de Inteligência de Enxames. Um exemplo bastante popular dos Algoritmos Evolutivos são os algoritmos genéticos baseados na teoria da seleção natural de Charles Darwin. Entre a abordagem de Inteligência de Enxames, algoritmos baseados em população que imitam o comportamento da inteligência coletiva de animais, destacam-se algoritmos como Otimização por Enxames de Partículas, Weight Based Fish School Search (wFSS). Nos últimos anos, pesquisadores se voltaram ao estudo da hibridização de metaheurísticas, ou seja, implementação de modelos que não seguem puramente um paradigma de metaheurísticas, combinando vários componentes de uma metaheurística em outra. Nesse contexto, este trabalho propôs a criação de um modelo multimodal híbrido que aproveita tanto o potencial dos algoritmos de inteligência de enxames quanto o potencial dos algoritmos genéticos. O modelo proposto foi aplicado a uma tarefa em que haja explosão combinatorial tal como a de seleção de atributos, uma das abordagens de redução de dimensionalidade, para aumentar a precisão da tarefa de classificação em mineração de dados e reduzir sua complexidade computacional.

DEFESA DE DISSERTAÇÃO DE MESTRADO Nº297

Aluno: William Ferreira de Barros

Título: “Uma Proposta Para Subsidiar Aspectos Culturais da Transformação Digital na Administração Pública"

Orientador: Cleyton Mário de Oliveira Rodrigues - (PPGEC)

Corientador: Wylliams Barbosa Santos - (PPGEC)

Examinador Externo: Álvaro Farias Pinheiro - (PGE)

Examinador Interno: Raphael Augusto de Sousa Dourado - (PPGEC)

Data-hora: 29 de abril de 2024, às 15:00h. Local: Formato Remoto - Google Meet.

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Resumo:

         Contexto: A Transformação Digital (TD) tornou-se popular nos últimos anos, mobilizando organizações a repensarem suas crenças, valores e comportamentos, seus modelos de negócio e estratégias, seus produtos e serviços, práticas de gestão e produção, além do relacionamento que cultivam com a sociedade. No contexto da administração pública estadual, o Governo de Pernambuco, desenvolveu sua Estratégia de Governança Digital, com a finalidade de aumentar a efetividade da geração de benefícios para a sociedade por meio da expansão do acesso às informações governamentais, da melhoria dos serviços públicos e da ampliação da participação e controle social, interagindo com o ecossistema estadual de Tecnologia. Problema: Percebe-se, porém, que a maioria das iniciativas voltadas para transformação digital no âmbito da administração pública, endereçam ações voltadas principalmente para digitalização de serviços, e não para o incentivo de uma transformação e inovação cultural. Objetivo: Este trabalho realizou atividades de pesquisa, desenvolvimento tecnológico e inovação voltados para o desenvolvimento de uma proposta para transformação digital em uma organização pública a partir da adaptação de aspectos culturais da organização e de seus colaboradores que será aplicada no contexto da SEE-PE (Secretaria de Educação e Esportes do Estado de Pernambuco). Método: Neste projeto foi utilizada a abordagem metodológica de Design Science Research, que consiste em uma forma de produção de conhecimento científico envolvendo o desenvolvimento de inovações, com a intenção de resolver problemas do mundo real e, ao mesmo tempo, fazer uma contribuição científica de caráter prescritivo. Buscou-se assim, a partir do entendimento do problema, construir e avaliar artefatos que permitam transformar situações, alterando suas condições para estados melhores ou desejáveis. Resultados: O desenvolvimento de uma ontologia para facilitação do processo de transformação digital em uma organização pública, a partir da adaptação de aspectos culturais do órgão e de seus colaboradores. A partir disto, a organização espera contar com alguns resultados, tais como: uma maturidade digital para identificação de processos de negócios prioritários e de serviços digitais, um plano de formação digital dos colaboradores e plano de adequação do ambiente tecnológico, uma ampliação do acesso às informações e de ofertas de serviços digitais prestados.