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Alunos da Poli-UFRJ vencem competição voltada à busca de melhorias no diagnóstico de câncer no Brasil

Álvaro D’Armada (Engenharia de Computação e Informação), Felipe Espinheira (Engenharia de Produção), Gabriela Lavrador (Engenharia Ambiental) e Pedro Accioly (Engenharia Eletrônica e de Computação) venceram a segunda edição do BCG Gamma Challenge — programa liderado pela Boston Consulting Group, em parceria com a Associação Brasileira de Linfoma e Leucemia (ABRALE) e com o Observatório de Oncologia. A vitória aconteceu em novembro e eles receberam o prêmio de R$ 8 mil reais em bolsas de estudo para cursos em Data Science, sendo escolhidos pelo grupo cursos à distância de universidades como Harvard e Universidade de Columbia, com duração de seis meses e um ano.

Segundo os alunos, na primeira fase, entre os dias 20 e 29 de outubro, 23 equipes precisaram desenvolver soluções para o problema apresentado pela competição. Após seleção, os finalistas foram convocados no dia 9 de novembro para apresentarem suas propostas na sede da Boston Consulting Group, em São Paulo. Concorrendo com outras sete equipes na segunda fase, os alunos da Poli-UFRJ foram os vencedores, usando a inteligência artificial para descobrir como melhorar o diagnóstico de câncer no Brasil.

Boa parte dos participantes do desafio eram pessoas já formadas na graduação e muitos já trabalhavam com ciência de dados. Nós éramos, provavelmente, um dos grupos mais jovens e menos experientes do desafio. Por conta disso, sabíamos que teríamos que colocar mais horas de esforço do que a média, durante esses dez dias, se quiséssemos nos destacar”, declarou Felipe Espinheira. “Foi uma oportunidade de colocar à prova o conhecimento obtido ao longo tanto da faculdade quanto por material externo, e também abordava um assunto interessante e com impacto positivo para todos”, afirmou Álvaro D’Armada. Segundo o aluno de Engenharia de Computação e Informação, a solução apresentada servirá de base para ser refinada e desenvolvida por instituições que tiverem interesse no tema.

A proposta elaborada pelo grupo da Poli-UFRJ consistiu em analisar as variáveis que mais influenciam a qualidade e a eficácia do diagnóstico e tratamento do câncer no Brasil através do Sistema Único de Saúde (SUS). Primeiramente, foi criado um indicador para representar a qualidade do diagnóstico em cada município do país, medindo o tempo em que é feito. Depois, um outro que apontava a eficácia do tratamento nos municípios com maior taxa de sobreviventes ao câncer ou com maior tempo de sobrevida. Na posse desses indicadores, dados relacionados à infraestrutura e ao perfil da rede de saúde de cada município (como a quantidade de profissionais, equipamentos, o tipo de estabelecimento de saúde predominante em cada local etc) foram importantes para entender os fatores que faziam um município performar melhor que outro.

Foram utilizados métodos de machine learning para prever a pontuação de cada município e encontrar padrões, conseguindo assim, selecionar os fatores mais estratégicos para o sistema de saúde público brasileiro. Buscando soluções que pudessem ser aplicadas a curto ou médio prazo e a um custo compatível com a capacidade real de investimento da rede de saúde pública, a equipe concluiu que o modelo de Estratégia Saúde da Família (ESF) — processo de humanização do SUS — é o mais eficaz no diagnóstico e tratamento do câncer no sistema público de saúde. A análise dos dados identificou que os municípios que têm a ESF detectam a doença de forma precoce. Portanto, é a área em que o governo deve investir, tanto na criação de novas unidades como na aquisição de aparelhos tecnológicos que usam, por exemplo, a inteligência artificial.

 

18/12/2019
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