A pesquisa foi publicada na última quarta (10/01) no site do periódico
O professor Leandro Maciel Almeida do Centro de Informática (CIn) da UFPE , coordenando a equipe de pesquisa do artigo “Breaking barriers in Candida spp. detection with Electronic Noses and artificial intelligence”, obteve reconhecimento notório após publicação no renomado periódico Scientific Reports by Nature, revista britânica que publica pesquisas originais de todas as áreas das ciências naturais, psicologia, medicina e engenharia. A SR by Nature é a 5ª revista mais citada no mundo com mais de 738.000 apenas em 2022 e é um periódico com ampla relevância acadêmica e social, tendo sua primeira publicação desde 1869.
O trabalho foi coordenado em parceria com os Centros de Ciências Médicas (CCM), Centro de Ciências Biociências (CB), Centro de Ciências Sociais Aplicadas (CCSA), Instituto Federal de Pernambuco (IFPE) e o Centro Regional de Ciências Nucleares do Nordeste (CRCN-NE). A colaboração entre as diferentes áreas permitiu que a pesquisa fosse aprimorada e adaptada ao longo do tempo, o que resultou em uma solução mais completa e eficaz.
Os integrantes da pesquisa se dividem entre os centros, sendo: Michael Bastos e Cleber Zanchettin do CIn-UFPE; Clayton Benevides, do CRCN-NE da Comissão Nacional de Energia Nuclear; Frederico Menezes, do Departamento de Mecânica do IFPE; Cícero Inácio e Rejane Neves do CB-UFPE e Reginaldo Lima Neto, do CCM-UFPE; e José Gilson Filho do CCSA-UFPE.
O artigo, “Quebrando Barreiras na Detecção da Candida spp. com Narizes Eletrônicos e Inteligência Artificial” apresenta um avanço inovador na área de saúde, em que busca capacitar médicos com uma ferramenta que identifique precocemente a candidemia, com isso, levando em última análise, a melhores resultados para o tratamento dos pacientes. O diagnóstico oportuno e preciso da candidemia, que se trata de uma infecção grave da corrente sanguínea causada por Candida spp., ainda é um desafio a ser vencido na prática clínica.
O método inovador não só aumenta a precisão do diagnóstico, como reduz o tempo de decisão dos profissionais de saúde na seleção de tratamentos apropriados e também oferece o potencial de expansão com o uso do E-nose ao mercado, devido aos baixos custos de produção. Os resultados experimentais da pesquisa demonstraram resultados promissores com o classificador Inception Time, alcançando uma precisão média de 97,46% durante a fase de teste.
A pesquisa realizada na UFPE apresentou vários pontos importantes. Alguns dos principais deles são pelo uso de Eletronic Noses e Inteligência Artificial, para identificar espécies de Candida spp. de forma rápida e precisa; pela redução do tempo de diagnóstico, permitindo que os profissionais de saúde iniciem o tratamento mais rapidamente; com o baixo custo e portabilidade, o que significa que pode ser usada em, ambientes com recursos limitados ou em locais de difícil acesso; e pelo potencial em identificar outras infecções fúngicas, ajudando a melhorar o diagnóstico de outras doenças como aspergilose e criptococose.
“Ter uma pesquisa realizada dentro da Universidade Federal de Pernambuco (UFPE) e com profissionais de outras instituições renomandas publicada na revista Scientific Reports é altamente significativo por várias razões: o reconhecimento da qualidade da pesquisa, a visibilidade internacional, o impacto na comunidade científica, o orgulho e o reconhecimento institucional. Em resumo, isso representa um marco significativo que valida a qualidade, relevância e impacto da pesquisa realizada; ao mesmo tempo em que promove a visibilidade e o reconhecimento da instituição, parcerias e de seus profissionais na comunidade científica global.”- Coordenador da pesquisa
Sobre o pesquisador – Professor Adjunto do Centro de Informática da UFPE, Leandro possui Mestrado e Doutorado em Ciência da Computação, com ênfase em Inteligência Artificial. Orienta alunos de mestrado e doutorado em Ciência da Computação com o desenvolvimento de pesquisas sobre Mineração de Dados, Aprendizado de Máquina, Reconhecimento de Padrões, Redes Neurais Artificiais e Computação Evolutiva.
Além disso, também desenvolve projetos de pesquisa para construir soluções inteligentes para problemas na área da saúde. Alguns projetos desenvolvidos visam combater o mosquito Aedes Aegypti, englobam sensores inteligentes baseados em odores para o diagnóstico de patologias, realizam a contagem automática de células cancerígenas destacadas por biomarcadores de pontos quânticos e soluções robóticas para desinfecção de ambientes com a utilização de UV-C.
Sobre o CIn-UFPE – Com quase cinco décadas de trajetória, o CIn-UFPE é destaque entre os centros mais renomados de ensino e pesquisa em computação, não apenas no Brasil, mas em toda a América Latina. Com três cursos de graduação – Ciência da Computação, Engenharia da Computação e Sistema de Informação – o centro atrai anualmente 270 novos alunos para os três cursos, contribuindo ao longo dos anos com a formação de mais de 2300 profissionais com atuação no mercado nacional e internacional.
O reconhecimento da sua excelência estende-se aos seus programas de pós-graduação, destacando-se o Programa Acadêmico em Ciência da Computação, com a nota máxima 7 na Capes, colocando-o entre os melhores programas do Brasil. Além disso, o CIn-UFPE destaca-se também pelo incentivo à inovação e ao empreendedorismo, gerando startups de tecnologia bem-sucedidas através de disciplinas inovadoras desde os cursos de graduação.
Além das fronteiras acadêmicas, o centro tem parcerias estratégicas com mais de 40 empresas, tanto nacionais quanto internacionais, através de colaborações públicas e privadas. Essa sinergia com a indústria e o setor empresarial torna o CIn-UFPE um agente transformador relevante para o desenvolvimento de inovação em produtos e serviços através de programas de formação, pesquisa e desenvolvimento de soluções tecnológicas para o mercado.
O CIn-UFPE é pioneiro, não apenas pela longevidade e história da formação de profissionais de tecnologia para o mercado nacional e mundial, mas também é responsável pela consolidação e desenvolvimento do ecossistema de Tecnologia da Informação em Pernambuco.
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