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Divulgação - Defesa Nº 246
Aluno: Thomás Tabosa de Oliveira
Título: “Development of machine learning models to aid in the diagnosis of arboviruses using clinical data”
Orientadora: Patricia Takako Endo - (PPGEC)
Co-orientador: Vanderson de Souza Sampaio - (FMT)
Examinador Externo: Ivanovitch Silva - (UFRN)
Examinador Interno: Wellington Pinheiro dos Santos - (PPGEC)
Data-hora: 30/Março/2022 (9:00h) - AM
Local: Formato Remoto (https://meet.google.com/exr-vomk-qhu)
Resumo:
Among the neglected tropical diseases (NTDs), arboviruses have a significant number of cases worldwide. In addition, the effects of the lockdown caused by COVID-19 contributed to the increase in cases of this type of virus. Its correct classification is a complex process due to the great similarity of symptoms between arboviruses. In addition, the lack of laboratory tests, especially in the interior of the country, is an additional obstacle to this problem. Given this context, this work proposes a machine learning model to assist health professionals in the clinical diagnosis of patients suspected of the most common arboviruses, Dengue and Chikungunya. For this, the model will make a multi-class classification between DENGUE, CHIKUNGUNYA and INCONCLUSIVE, to identify patients who do not have any of this two diseases. Eight models were initially tested and optimized through Grid Search technique, feature selection techniques were also performed to select the best attributes (symptoms and patient history) from the dataset. Finally, an evaluation of the selected attributes was also carried out with experts in the field to create a model that is more interpretable for health professionals. This work developed the GBM-Specialist, a Gradient Boosting model validated by experts, which achieved 76% sensitivity in the CHIKUNGUNYA class. Finally, a prototype, VALERIA, was developed so that the model can be used by healthcare professionals in real-world application.
Informes Importantes - Semestre 2022.1
Documentação
Matrícula
Observações
Existem algumas dúvidas nas disciplinas ofertadas devido ao formato de apresentação da grade no site, a grade divide as disciplinas a nível de mestrado e doutorado, mas é uma mera restrição de exibição do sistema utilizado.
Apesar dessas restrições,vale ressaltar que as ÚNICAS disciplinas exclusivas para ALUNOS DE DOUTORADO são :
- Revisão sistemática da Literatura (RSL)
- Projeto de pesquisa, esta precisa ser programada com o orientador
Logo, TODAS disciplinas ofertadas, com EXCEÇÃO das duas acima, podem ser cursadas pelos alunos de mestrado.
Além disso, os discentes deverão notar que as disciplinas ofertadas no formulário de matrícula possuem entre parênteses "Iniciada em Setembro" ou "Iniciada em Outubro", matenham isso em mente durante a matrícula.
Alunos ingressantes em regime especial devem preencher o formulário de matrícula (AQUI) entre as datas de 21/02/2022 à 24/02/2022. Após preencher o seu formulário, você receberá email com o resumo de sua submissão.
Matrícula Vínculo e Estágio Docência
Os alunos que não possuem pendência de disciplinas, devem fazer matrícula vínculo apenas, usando o mesmo formulário. Para os alunos da turma 2022.1 que não cumpriram o estágio docência, é hora de cumprir! Conversem com seus orientadores e havendo concordância em fazê-lo, preencham o formulário disponível AQUI e os envie assinado para o e-mail da secretaria com cópia para seu orientador.
Observações
Dei aula para uma turma do ensino médio (ou curso técnico), as horas servem como dispensa de estágio docência ?Para a dispensa de estágio docência, é necessário ser professor a nível de Graduação, Tecnólogo, ou equivalente a nível superior no presencial ou EAD, atuando durante o período da pós-graduação.
Alunos Bolsistas
Os alunos bolsistas CAPES devem ainda preencher o termo de compromisso indicado no formulário, disponível AQUI. Isso deve ser feito mesmo para os alunos que são bolsistas há algum tempo, que devem ainda apresentar sua carteira de trabalho para fins de confirmação de não ocorrência de vínculo empregatício.
Ingressos que receberão bolsas serão notificados consequentemente, estes devem apresentar quando solicitado:
- cópia da carteira de trabalho;
- cópia de comprovante de conta corrente no Banco do Brasil;
- cópia de documento com foto;
- cópia de comprovante de residência.
No caso da ausência de comprovante de residência, o candidato a bolsa terá um período de 1 mês para entrega do comprovante.
Aula Inaugural
A data da aula inaugural do semestre 2022.1 será divulgada em breve, transmitida através Google Meet. Lembrado que é obrigatória para todos os alunos matriculados, com exceção de alunos em regime especial. Ausências deverão ser justificadas por escrito para a secretaria, com anuência do orientador.
Resultado Final - Seleção Regular 2022.1 (Mestrado e Doutorado)
O Programa de Pós-graduação em Engenharia de Computação (PPGEC) da Universidade de Pernambuco anuncia o resultado final da seleção de alunos regulares (turma 2022.1) dos cursos de Mestrado e Doutorado. Nos documentos de divulgação (disponíveis ao fim do texto) se encontram as listas de candidatos aprovados na etapa e seus orientadores. Não são divulgados no documento os candidatos não aprovados.
Mestrado: AQUI
Doutorado: AQUI
Resultado Final - Seleção Especial 2022.1
O Programa de Pós-graduação em Engenharia de Computação (PPGEC) da Universidade de Pernambuco anuncia o resultado final da seleção de alunos especiais (turma 2022.1). Nos documentos de divulgação (disponíveis ao fim do texto) se encontram as listas de candidatos aprovados na etapa. Não são divulgados no documento os candidatos não aprovados.
Resultado Especial
O Programa
