Estudo Interdisciplinar do Movimento Humano
Categoria
Programa de Pós-Graduação Stricto Sensu em Ciência de Dados em Saúde
ABORDAGENS BIOPSICOSSOCIAIS E AGENTES ELETROFÍSICOS NAS AFECÇÕES MUSCULOESQUELÉTICAS
As afecções musculoesqueléticas representam importante causa de dor crônica e limitação funcional, resultando de interações complexas entre fatores biomecânicos e psicossociais. Este projeto tem como objetivo investigar a efetividade de estratégias integradas de reabilitação musculoesquelética, combinando exercício terapêutico, educação em neurociência da dor, técnicas de enfrentamento e o uso complementar de agentes eletrofísicos, como fotobiomodulação e eletroterapia. Serão avaliados desfechos multidimensionais relacionados à dor, funcionalidade e qualidade de vida em diferentes grupos populacionais. A proposta busca promover intervenções sustentáveis, centradas na recuperação funcional, autonomia do indivíduo e cuidado baseado em evidências científicas.
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Coordenador: André Cabral Sardim Contato: andre.sardim@usf.edu.br |
O USO DE TECNOLOGIAS DIGITAIS E IMPACTO NA SAÚDE E NO COMPORTAMENTO HUMANO
A prática regular de atividade física, alimentação saudável e sono reparador são temas amplamente reconhecidos como fatores essenciais para a manutenção da saúde e prevenção de doenças crônicas. Com relação ao uso das tecnologias digitais, podem representar um papel ambíguo para a manutenção de hábitos saudáveis de vida. Desta forma, o objetivo geral desse projeto é investigar o impacto causado pelo uso de tecnologias digitais, como redes sociais e aplicativos de telefone, na saúde e comportamento de diferentes populações.
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Coordenador: André Luis Aroni Contato: andre.luis@usf.edu.br |
APRENDIZADO DE MÁQUINA APLICADO AO DIAGNÓSTICO E ESTUDO DE FATORES DE RISCO E PROTEÇÃO DE DOENÇAS CRÔNICAS NÃO TRANSMISSÍVEIS
Este projeto propõe o desenvolvimento e aplicação de modelos de aprendizado de máquina para análise, classificação e predição de fatores de risco e proteção associados às doenças crônicas não transmissíveis. Utilizando bibliotecas em linguagem Python, os modelos serão treinados a partir de bases de dados epidemiológicas, clínicas e populacionais. A proposta integra métodos computacionais e epidemiologia para apoiar o estudo e o diagnóstico populacional, bem como o planejamento e a avaliação de estratégias de promoção da saúde e prevenção de doenças crônicas, contribuindo para a produção de evidências científicas robustas e aplicáveis à saúde pública.
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Coordenador: Ivan Gustavo Masselli dos Reis Contato: ivan.reis@usf.edu.br |
MODELAGEM MATEMÁTICA E ANÁLISE COMPUTACIONAL APLICADAS À MEDICINA E À SAÚDE
Este projeto tem como objetivo desenvolver e aplicar modelos matemáticos e análises computacionais na investigação de fenômenos clínicos e fisiopatológicos em Medicina. A proposta envolve o uso de métodos estatísticos avançados, modelagem preditiva e técnicas de ciência de dados para análise de informações clínicas, laboratoriais, fisiológicas e epidemiológicas. A integração entre abordagens quantitativas e conhecimento médico visa identificar padrões, apoiar a tomada de decisão clínica e compreender a progressão de doenças e a resposta a intervenções terapêuticas.
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Coordenador: Leonardo Henrique Dalcheco Messias Contato: leonardo.messias@usf.edu.br |
CIÊNCIA DE DADOS E MODELAGEM COMPUTACIONAL APLICADAS À SAÚDE NOS DIFERENTES NÍVEIS DE ATENÇÃO
O projeto tem por objetivo desenvolver, integrar e aplicar abordagens em Ciência de Dados e modelagem computacional com foco na análise de dados clínicos, funcionais, fisiológicos e epidemiológicos provenientes dos diferentes níveis de atenção à saúde, visando à produção de conhecimento científico, inovação metodológica e aprimoramento dos processos de cuidado e gestão em saúde. O projeto articula competências interdisciplinares entre saúde, computação e métodos quantitativos, promovendo a formação de recursos humanos qualificados e a geração de evidências que contribuam para a qualificação da atenção à saúde, para a tomada de decisão baseada em dados e para o fortalecimento das políticas públicas e institucionais de saúde.
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Coordenadora: Tais Mendes de Camargo Contato: tais.camargo@usf.edu.br |
