Objetivos: Neste projeto estamos interessados em desenvolver métodos utilizando aprendizagem de máquinas (redes neurais profundas) para detectar, monitorar a progressão da doença e gerar um prognóstico preditivo a certa da mortalidade do paciente. Várias pesquisas já estão sendo desenvolvidas neste sentido mundialmente. A justificativa deste projeto é o desenvolvimento desta linha de pesquisa no arranjo local para disponibilização de ferramentas e softwares para auxiliar os profissionais de saúde no combate a essa doença.

PPG / Pesquisadores - UFPE: PPG - CIN

Prof Dr Tsang Ing Ren - Pesquisador CNPq: Bolsa de Produtividade em Pesquisa - PQ2.

Pesquisas nas áreas de visão computacional, processamento de imagens e aprendizagem de máquina. Colaboração com o departamento de Energia Nuclear.

Colaboração international: Caltech, Texas A&M University, University of Antwerp.

Contato: 

Prof. Dr. Tsang Ing Ren

Email: tir@cin.ufpe.br

2) Ação: Desenvolvimento de dispositivo inteligente para a esterilização viral de ambientes usando radiação ultravioleta.

Objetivos: Visando ajudar no combate do coronavírus este projeto propõem a construção de um dispositivo inteligente para a esterilização viral de ambientes usando Inteligência Artificial e radiação ultravioleta. A ideia consiste na construção de um dispositivo que pode ser controlado remotamente para esterilização de ambientes de interesse. Uma vez no ambiente, o dispositivo é capaz de verificar as dimensões e calcular a quantidade de doses de radiação necessárias para a esterilização viral. Dessa forma, não existe a necessidade do contato humano constante com um ambiente que possa conter o coronavírus (e vários outros) e muito menos risco para o operador de contato com a radiação usada para a esterilização.

PPG / Pesquisadores - UFPE: Ciência da Computação (PPG-CIN), PPG - Química, PPG - Engenharia Elétrica.

Contato: 

Prof Dr Leandro Maciel Almeida - UFPE

Email: lma3@cin.ufpe.br)

Prof Dr Frederico Duarte de Menezes - IFPE

Email: frederico.menezes@reitoria.ifpe.edu.br)

Prof Dr Clayton Augusto Benevides - CRCN/NE

Email: caugusto@cnen.gov.br

Prof Dr José Gilson de Almeida Teixeira Filho – UFPE

Email: gilson.teixeira@cin.ufpe.br

3) Ação: Projeto Observatório Covid-19 (OCOVID19).

Objetivos: O Observatório Covid-19 (OCovid19) tem como objetivo monitorar a proliferação do coronavírus em estados e municípios brasileiros (com foco inicial no estado de Pernambuco), bem como criar uma rede de colaboração com a sociedade. Esta colaboração será uma via de mão dupla, ou seja, um espaço para a população informar sobre casos da COVID-19 em seu bairro, por exemplo. Uma rede de observadores será implantada. Além disso, o OCovid19 coleta dados das unidades de saúde, que serão usados para informar a população sobre sua capacidade de atendimento. Por fim, será possível realizar análises e comparações a partir dos dados, o que poderá apoiar na tomada de decisão nesse momento de crise.

PPG / Pesquisdores - UFPE: PPG - CIN

Prof. Dr. Hermano Perrelli de Moura

Contato: 

Prof. Dr. Hermano Perrelli de Moura

E-mail: hermano@cin.ufpe.br

4) Ação: Sistema de Informação e Decisão para triagem de pacientes com suspeita de COVID-19 em unidades com restrição de recursos (SIDTriagem).

Objetivos: Desenvolver o SIDTriagem, um “Sistema de Informação e Decisão para triagem de pacientes com suspeita de COVID-19 em unidades com restrição de recursos”. O SIDTriagem, dará suporte a triagem de pacientes e a decisões sobre admissão ou dispensa de pacientes de leitos de internação (comum ou em UTI), em condições críticas de limitação de recursos. O SIDTriagem será implementado como aplicativo para Iphone e Smartphone (sistema Androide), para ser usado diretamente pelos profissionais da saúde na linha de frente no processo de triagem. Esta proposta é apresentada no âmbito do INCT-INSID (Instituto Nacional de Sistemas de Informação e Decisão), ligado ao PPG em Engenharia de Produção da UFPE, com colaboração do LIKA-UFPE, HC-UFPE, IMIP e do ITA, atuando como parceiro da rede do INSID.

PPG / Pesquisadores: 

PPG - EP

Adiel Teixeira de Almeida (coordenador)

Alexandre Ramalho Alberti

Eduarda Asfora Frej

Lúcia Reis Peixoto Roselli

UFPE - LIKA

José Luiz de Lima Filho

Jones Oliveira de Albuquerque

Danyelly Bruneska Gondim Martins

Hospital das Clínicas - UFPE

Evônio de Barros Campelo Júnior

IMIP

Murilo Carlos Amorim de Britto

ITA

Nei Yoshiriro Soma

Parceiro na Área de Desenvolvimento de Inovação em TI

Juliano Diniz do Nascimento

Contato: 

Adiel Teixeira de Almeida (coordenador)

Email: almeida@cdsid.org.br

5) Ação: Xô COVID: Projeção de Crescimento do COVID-19 usando Inteligência Artificial.

Objetivos: A proposta desse projeto visa o desenvolvimento de um sistema capaz de prever antecipadamente a projeção do COVID-19 nos bairros de uma cidade. Os modelos disponíveis na literatura e atualmente disponíveis pelos órgãos do governo fazem projeções de crescimento da doença em termos do quantitativo de casos que surgem nos hospitais. Essa proposta, diferentemente, busca prever antecipadamente a projeção de deslocamento do vírus, e dessa forma, as entidades competentes poderem tomar medidas preventivas e proativas de não disseminação da doença. Está sendo formado neste projeto uma parceria entre a SES-PE, através da disponibilização da base de dados necessária para implementação do projeto; o Centro de Informática, com o conhecimento de programação e técnicas de inteligência artificial que serão aplicadas ao modelo; e a Engenharia Biomédica, com o conhecimento sobre os modelos de disseminação da doença e algoritmos de predição inteligentes.

PPG / Pesquisadores - UFPE: PPG - Centro de Informática e PPG - Engenharia Biomédica

Contato: 

Prof. Abel Guilhermino da Silva Filho (CIn/UFPE) - Email: agsf@cin.ufpe.br

Prof. Wellington Pinheiro dos Santos (Engenharia Biomédica/UFPE)

6) Ação: Observatório de Mídias de Conteúdos Informativos sobre COVID-19 (coronavírus).

Objetivos: O Observatório de Mídias de Conteúdos Informativos sobre COVID-19 tem como objetivo analisar conteúdos informacionais (incluindo as notícias falsas – fake news) que circulam nos sistemas midiáticos em suas relações com as lógicas pós-massivas e os impactos na democratização da informação para a sociedade brasileira. O combate à disseminação de notícias falsas é um dos principais alicerces para o enfrentamento do pânico social gerado a partir destas ações. Dentro deste objetivo, três eixos de investigação são propostos: Monitoramento de fake news em redes sociais digitais; Monitoramento das redes sociais digitais de órgãos públicos para avaliação de qualidade de informação;  Monitoramento de mídias no tratamento da divulgação científica e orientação para a população.

PPG / Pesquisadores - UFPE: PPG - Comunicação

Prof. Dr. Thiago Soares

Profª. Drª. Yvana Fechine

Profª. Dr. Carolina Dantas Figueiredo

Profª. Drª. Isaltina Gomes

Profª. Drª. Cristina Teixeira

Profª. Drª. Soraya Barreto Januário

Profª. Drª. Ana Veloso

Profª. Drª. Cecília Almeida

Contato: 

Prof. Dr. Thiago Soares

Email: thikos@gmail.com

7) Ação: Computação Filantrópica visando a Detecção Precoce do COVID-19 em Imagens de Tomografia Computadorizada.

Objetivos: A computação filantrópica possui bastante notoriedade em distintas áreas como, por exemplo, na ufologia. Então, aplicações computacionais, as quais poderiam custar meses de processamento, são executadas até mais rápido do que em supercomputadores. Logo, o projeto proposto assume papel importante no sentido de validar a computação filantrópica no diagnóstico com base nas diferenças radiográficas do Covid-19 obtido nas imagens de uma tomografia computadorizada. Desse modo, as ferramentas computacionais podem ser úteis no sentido de auxiliar o profissional especialista na tomada de decisões diagnósticas. O modelo de computação filantrópica unido à tecnologia de Deep Learning será de grande importância porque seu método de processamento profundo, com milhares de neurônios usados em uma rede neural artificial, poderá alcançar os resultados desejados e, em pouco tempo, devido ao fato de estar correlacionada à computação filantrópica.

PPG / Pesquisadores - UFPE: Departamento de Engenharia Elétrica e Sistemas.

Prof. Dr. Sidney Lima (professor-adjunto do Departamento de Eletrônica e Sistemas).

Contato: 

Prof. Dr. Sidney Lima

Email: sidney.lima@ufpe.br

8) Ação: Uso da Tomografia de Impedância Elétrica (TIE) para facilitar o prognóstico e diagnóstico do quadro clínico ligado ao sistema respiratório de pacientes com a COVID-19. 

Objetivos: Otimizar a interface ensino-pesquisa-serviço entre as atividades desenvolvidas no âmbito da pesquisa em Fisioterapia e os serviços de saúde envolvidos no combate à COVID-19; agregar arsenal tecnológico e suporte acadêmico aos serviços de terapia intensiva do Estado de Pernambuco, com foco na otimização da ventilação mecânica e monitorização dos parâmetros ventilatórios dos pacientes acometidos pela COVID-19, além de orientar o manejo terapêutico a partir da escolha de parâmetros ventilatórios e resposta a estratégias de resgate da ventilação. Acompanhar a evolução do sistema cardiopulmonar de pacientes acometidos pelo COVID-19 através de monitoramento dos parâmetros ventilatórios e funcionais após a alta destes pacientes como acompanhamento de uma coorte.

PPG / Pesquisadores - UFPE: 

PPG - Fisioterapia

Profª. Drª. Armèle de Fátima Dornelas de Andrade

Profª. Drª. Shirley Lima Campos

Profª. Drª. Daniella Cunha Brandão

PPG Cirurgia

Profº. Dr. Fernando Ribeiro de Moraes Neto

Contato: 

Profª. Drª. Daniella Cunha Brandão

Email: daniellacunha@hotmail.com

9) Ação: Uso do protótipo Respiratory Diagnostic Assistant (RDA) em pacientes acometidos com a Covid-19. 

Objetivos: Para utilização do Respiratory Diagnostic Assistant (RDA): 1) Avaliar o padrão ventilatório dos pacientes em respiração espontânea acometidos pela Covid-19; e 2) Avaliar a fadiga respiratória dos pacientes acometidos pela Covid-19 que estejam em ventilação mecânica invasiva ou respirando espontaneamente. 

PPG / Pesquisadores - UFPE: 

Departamento de Engenharia Elétrica e Controle de Automação

Prof. Dr. Geraldo Leite Maia Junior

Prof. Dr. Herbert Albérico de Sá Leitão

Prof. Dr. Márcio Evaristo da Cruz Brito

Departamento de Fisioterapia

Profª. Drª. Armèle de Fátima Dornelas de Andrade

Profª. Drª. Shirley Lima Campos

Profª. Drª. Cyda Maria Albuquerque Reinaux

Prof. Dr. Geraldo Leite Maia Junior

Prof. Dr. Herbert Albérico de Sá Leitão

Prof. Dr. Márcio Evaristo da Cruz Brito

Contato: 

Profª. Drª. Armèle de Fátima Dornelas de Andrade

E-mail: armeledornelas@hotmail.com

10) Ação: Sistema para disponibilização de dados e avaliação de modelos locais de previsão relativos ao COVID-19

Objetivo: Propõe a implementação de uma infraestrutura que permita a pesquisadores a criação e o teste de modelos matemáticos com potencial para prever, com alguns dias de antecedência, a
dinâmica da epidemia de COVID-19 e, deste modo, auxiliar numa alocação eficiente de recursos do sistema de saúde.

PPG / Pesquisadores - UFPE: Departamento de Engenharia Elétrica

Contato: 

Juliano Bandeira Lima
Daniel de Filgueiras Gomes
João Marcelo Xavier Natário Teixeira

11) Ação: Robô UVCLEAN para desinfecção de ambiente hospitalar

Objetivo: Desenvolver robô UVCLEAN para desinfecção de ambiente hospitalar.

PPG / Pesquisadores - UFPE: ENGENHARIA ELÉTRICA

Contato: 

Dr. Renato de Araujo: Professor do Departamento de Eletrônica e Sistemas da UFPE 
Dr. João Marcelo Teixeira: Professor do Departamento de Eletrônica e Sistemas da UFPE
Dr. Diógenes Moura: Professor do Colégio de Aplicação da UFPE
Dr. Célia Castro: Professora do Departamento de Medicina Tropical

12) Ação: Monitoramento Geolocalizado e Backtracking da Propagação do Covid-19

Objetivo: Desenvolver uma aplicação mobile e um sistema web para monitoramento do autodiagnóstico dos indivíduos ao longo do tempo (evolução), com possibilidade de backtracking para identificar as pessoas que estiveram ou encontram-se próximas a indivíduos doentes.

PPG / Pesquisadores - UFPE: Departamento de Ciência da Computação

Contato: 

Alex Sandro Gomes

Ricardo Massa Ferreira Lima

Bruno de Sousa Monteiro

13) Ação: Impressão 3D no desenvolvimento  de EPIs para os profissionais de saúde

Objetivo: Esse projeto objetiva produção por meio de impressão 3D e investigação das características dos modelos escudos faciais (face shields) e das suas produções, buscando trazer mais conforto para o usuário e otimizar a fabricação e consumo de materiais, sem prejudicar a resistência e as recomendações dadas pelos órgãos de saúde. 

PPG / Pesquisadores - UFPE: 

Alana Elza Fontes Da Gama

Contato: 

Alana Elza Fontes Da Gama

E-mail: alanaelza@gmail.com

14)  Ação: PneumoVid - Respirar é um direito de todos

Contato: