Objetivo
Criar um ambiente para interação de profissionais de saúde e cientistas de dados, engenheiros de machine learning, matemáticos e denominações que você queira chamar, mas todos juntos nesta hora para lidar com enfrentamento à pandemia de covid-19.
Lista de Problemas Relevantes
Profissionais de saúde preparam e atualizam uma lista de problemas relevantes para saúde durante o enfrentamento deste surto de Covid-19. Estes problemas são elevados em contextos:
1) Atendimento: soluções necessárias para os profissionais que estão na linha de frente, aplicadas quando um paciente está em atendimento em atenção primária, secundária ou terciária
2) Planejamento curto prazo: soluções necessárias para manejo de equipes ou de equipamentos que sejam acionáveis em até 21 dias, aplicadas em gestão de Hospitais, Municípios e Estados
3) Planejamento de Longo prazo: soluções necessárias para planejar estratégia de micro e macrorregiões em cenários ajustáveis, aplicadas em gestão de Hospitais, Municípios, Estados e para o país.
Grupos de Trabalho do AntennaCovid
A criação deste esforço considera a criação de grupos de interesse que tem liberdade de se organizar (ou mesmo indivíduos que queiram contribuir solo) ou que já se organizaram. A iniciativa é criar um ambiente para troca de idéias, que permita inclusive comunhão de informações e soluções com grupos do exterior.
1) Ciência de dados: equipes mistas, livremente organizadas com objetivos bem definidos - tratam os problemas relevantes listados
2) Base de dados: equipes mistas que trabalham para criar um pipeline de consumo de dados - tratam de conexão de bases e geração de RDTs
3) Curadoria de dados: profissionais de saúde voluntários com experiência em bases de dados epidemiológicas e de saúde - tratam de ajudar na utilização segura de dados
Acesso a dados
Estamos em conexão com o Covid Radar (https://www.datalabserasaexperian.com.br/covid-radar/) uma base de dados que está organizada em libraries e ambiente de desenvolvimento integrada às principais fontes de informação de vários domínios.
Os participantes desta iniciativa terão ferramentas preparadas para agilizar a utilização dos dados em seus projetos.
Unindo profissionais de saúde que apontam e ajudam a desenhar soluções para problemas relevantes, queremos exercitar a capacidade de trabalho em rede. Deste esforço espera-se resultados práticos da equipe de voluntários neste site. Exemplos podem incluir soluções em smartphones ou dash-boards dinâmicos.
Exemplos de propostas de análises, sempre que possível ligadas à ações de órgãos oficiais públicos / privados.
As análises de dados, ferramentas de acesso e cenários a serem projetados serão sempre que possível ligados à ações de profissionais em órgãos que desempenham papéis críticos para enfrentamento deste surto. Estes profissionais listaram os problemas relevantes, e assim fecha-se o ciclo de utilidade.
Modelos de evolução da Curva Epidemiológica
Modelos de demanda e recursos
SIG - Ciência de Dados & Inteligência Artificial em Saúde (CIDIAS)
Antennacovid é uma iniciativa decorrente do SIG-CiDIAS
Sobre SIG - Ciência de Dados & Inteligência Artificial em Saúde (CIDIAS)
Este SIG, da Rede Universitária de Telemedicina - RUTE, foi criado em 2019. O SIG envolve a colaboração entre instituições de saúde e exemplos de aplicação de ferramentas avançadas de inteligência artificial para análise de dados (Big Data e Analytics) que poderá fortalecer o SUS. Acreditamos que este possa ser um marco na gestão de Saúde pública e privada.
Tem como intuito implementar um grupo de estudos utilizando a estrutura básica de RNP, eventualmente propondo sistemas e aplicações para consumo, representação, armazenamento e análises avançadas de dados. Isso permitirá a geração de insights e de conhecimento em Saúde baseados em dados complexos para criação de modelos preditivos e prescritivos de referência replicáveis, expansíveis e escaláveis nos diversos domínios da Saúde e regiões do País.
Do ponto de vista técnico deverá ser focar em promover a discussão, formação e difusão de temas que envolvem tecnologias de inteligência artificial aplicadas em saúde, com sessões
de temática específica em níveis básico, intermediário e avançado em pautas previamente anunciadas.Do ponto de vista ético este grupo deverá manter, promover e guiar normativas de utilização de tecnologias de Big Data e inteligência artificial seguindo as boas práticas e legislação
vigente em todas as suas ações.Do ponto de vista capacitação a proposta deverá envolver elaboração de cursos de atualização com emissão de certificados.
As seguintes estratégias deverão ser definidas nos encontros – em eixos temáticos definidos:
a) Organização de dados (Big Data)
b) Análise avançada de dados (Inteligência Artificial)
c) Processos de transformação da prática médica (medicina de precisão).
As reuniões deverão ter duração de 1h30m e planejamos três tipos de atividades:
Atualizações e dinâmicas guiadas: aulas com experts em hot topics para promover aprofundamento em temas relevantes e de impacto para a área do SIG. E para dinâmica de
interação após cada aula, a ideia é promover a discussão e utilização de técnicas de inteligência de rede com metodologia de destilação de ideias (adaptação de design
thinking) para iniciativas de tecnologias de Big Data e I.A. em cenários nacionais ou locais.Discussão de Casos de uso : em que casos de uso de tecnologias de Big Data e Inteligência Artificial implementados no país serão apresentados e discutidos.
Atualização curta duração (mini-cursos): cursos de pequena duração com temas definidos em 2 a 4 aulas (p.ex. princípios básicos machine learning, aplicação de
ferramentas preditivas em atenção primária à saúde, análise de custo-efetividade em ambientes complexos).
Publico Alvo: Profissionais de Saúde e Cientistas de Dados