Instituto de Computação abre inscrições para o curso Big Data Brasil

Diana Monteiro - jornalista 

O Instituto de Computação (IC) da Universidade Federal de Alagoas está com inscrições abertas para o curso sobre Big Data Brasil a se realizar de 12 a 16 deste mês no Campus A.C. Simões, destinado à preparação de um grupo de bancos biomédicos para utilização em pesquisa e tecnologia e à criação de um conjunto de plataformas educacionais para treinar pesquisadores biomédicos. O curso será ministrado pelo professor Ricardo Pietrobon, pesquisador da Duke University, nos Estados Unidos. 

Com mais de 200 artigos publicados em periódicos internacionais e cerca de quatro mil citações nessa área sendo parte de sua produção científica desenvolvida em parceria com pesquisadores brasileiros de diversas universidades do país, o professor Ricardo Pietrobon tem como principal linha de pesquisa a análise de grandes bancos de dados clínicos; à criação de infraestrutura em "Big Clinical Data"; e ao treinamento de jovens pesquisadores (mestrado, doutorado, docentes júnior) na área da saúde. Considerando-se o seu foco em pesquisa biomédica e processos de tecnologia, os métodos desenvolvidos pelo pesquisador americano têm sido implementados em uma ampla gama de áreas clínicas..

De acordo com o professor do Instituto de Computação, Marcelo Costa Oliveira, o curso será ministrado em português e tem essa primeira etapa implementada em Maceió. É aberto a todo e qualquer pesquisador interessado em análises de grandes bancos de dados, apesar de haver a recomendação de conhecimentos em programação. As demais etapas se darão na Universidade de São Paulo (USP), no Instituto do Coração (InCor); na Universidade Estadual do Paraná em Maringá; e na Universidade Federal do Rio Grande do Sul, em Porto Alegre. 

A vinda do professor Ricardo Pietrobon é por meio do Edital “Internacionalização de Bancos de Dados Clínicos Brasileiros, aliado ao Treinamento de uma Rede de Pesquisadores Clínicos e Analistas” aprovado em 2012 pelo Programa Ciências Sem Fronteiras. Marcelo Oliveira adianta que em 2014, uma segunda seção será criada, mas com um foco em pesquisadores biomédicos que tenham interesse em explorar grandes bancos de dados, em data e local a serem determinados.

“É a primeira vez que o renomado pesquisador vem à Ufal e essa visita tem ainda como objetivo colaborar com os projetos  Big Data Cegonha: Ferramentas inteligentes de combate à mortalidade infantil e Uma infraestrutura pública de Big Data para apoio ao sistema de vigilância epidemiológica, que estão em andamento sob a minha coordenação no Hospital Universitário”, destaca Marcelo Oliveira, também coordenador do Laboratório de Telemedicina e Informática Médica (LaTIM). O laboratório, instalado no Núcleo de Apoio à Pesquisa do HU, é responsável pela Telemedicina e Inovação Tecnológica do citado hospital.  

As inscrições para o curso do Big Data Brasil são feitas no seguinte endereço eletrônico. O curso será no Laboratório 1 do Instituto de Computação, de 9h às 12h, no Campus A.C. Simões.

 Pesquisas na Ufal 

O dinamismo dos estudos na área de Telemedicina e Inovação Tecnológica na Universidade Federal de Alagoas tem contemplado ações de ensino e pesquisa, envolvendo alunos da graduação com Bolsas de Iniciação Científica do Programa Institucional de Bolsas de Iniciação Científica (Pibic) e Programa Institucional de Bolsas de Iniciação à Pesquisa (Pibip-Ação). Vários estudos são feitos na pós-graduação dentro dos mestrados em Informática e Modelagem Computacional com bolsas concedidas pela Fundação de Amparo à Pesquisa de Alagoas (Fapeal).

Como trabalhos de conclusão de curso (TCCs) estão em andamento os seguintes estudos na área: “Uma Infraestrutura PACS Distribuída baseada em Computação nas Nuvens”, e “Arquitetura Distribuída de Apoio ao Diagnóstico Colaborativo”, desenvolvidas respectivamente, pelos graduandos Luiz Henrique Santos Simões de Almeida e Carlos Henrique Da Rocha Nery. 

As dissertações de mestrado em desenvolvimento na Ufal são as seguintes: “Auxílio Computadorizado ao Diagnóstico do Câncer de Pele usando Segmentação automática de imagens multispectrais”, de David Jones Ferreira de Lucena; “Auxílio computadorizado ao diagnóstico do câncer de pulmão otimizado por GPU”, de José Raiery Ferreira Junior; “Ferramentas inteligentes de combate à mortalidade infantil”, de David Prates Oliveira Barbosa; “Armazenamento e visualização de imagens médicas baseada em serviços de computação em nuvem”, de Marcos dos Santos Rivereto; e “Uma unfraestrutura pública de Big Data para apoio ao sistema de vigilância epidemiológica”, de Keila Barbosa Costa dos Santos.