O grupo de Informática Biomédica investiga problemas relacionados à convergência entre as áreas de conhecimento de Computação e Biociências. O objetivo principal do grupo de Informática Biomédica da Faculdade de Filosofia, Ciências e Letras de Ribeirão Preto da Universidade de São Paulo é a pesquisa de técnicas computacionais aplicadas, ou inspiradas, nas áreas de Medicina e Biologia. Entre as tópicos de pesquisa de interesse do grupo, destacam-se o uso de técnicas computacionais no auxílio ao diagnóstico médico, o tratamento automático de informações em medicina e saúde, o processamento de imagens médicas, a bioinformática e a inteligência artificial. Os pesquisadores do grupo têm se destacado pelas diversas publicações em periódicos e congressos internacionais e contam com auxílios da Fapesp, CNPq e Capes.

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Definição de Relacionamentos Textuais Semânticos entre Informações Médicas e de Saúde Disponibilizadas em Texto Livre para Auxiliar a Descoberta e a Prevenção de Problemas de Saúde

Visando contribuir para estudos sobre o desenvolvimento humano precoce e sua relação com as doenças crônicas do adulto, principalmente no que se refere à aplicação desses conhecimentos na prevenção de doenças complexas e na saúde pública como um todo, este projeto propõe investigar e propor estruturas de representação de significado com o objetivo de relacionar semanticamente informações textuais médicas e de saúde, como diagnósticos médicos e informações resultantes das pesquisas científicas acima mencionadas. Para atingir esse objetivo, investiga-se técnicas de Processamento de Linguagem Natural, de Recuperação de Informação, de Aprendizado de Máquina (Redes Neurais Artificiais ou Modelos Probabilísticos e Estatísticos) e Resources de Linguagem, como ontologias, dicionários e redes semânticas. Como resultado espera-se contribuir para detectar problemas de saúde na infância para promover encaminhamentos ou intervenções que busquem minimizar possíveis doenças complexas na idade adulta.

O Uso de Mapeamento Conceitual para Redução da Descontinuidade Semântica Textual na Recuperação de Imagens Histológicas de Carcinoma Tireoidiano

O uso de ferramentas computacionais na área de imagens médicas tem crescido nos últimos anos. Esses sistemas normalmente utilizam mecanismos de Processamento de Imagens e Recuperação de Imagens Baseada em Conteúdo como técnicas de suporte para extração de atributos de imagem, desprezando informações semânticas relacionadas aos exames. Técnicas de Recuperação de Informação e de Processamento de Linguagem Natural podem ser aplicados para encontrar mapeamentos entre o conteúdo visual de uma imagem médica e as informações textuais presentes no exame como, por exemplo, morfometria. Este tipo de mapeamento pode resultar na geração de conhecimento que, posteriormente, poderá ser utilizado para reconhecer padrões de exames, refinar buscas por similaridade em uma base de imagens e fornecer sugestões de diagnóstico suportadas por exames similares. O objetivo deste projeto é realizar um estudo teórico-prático de técnicas das áreas de Recuperação de Imagens Baseada em Conteúdo e Recuperação de Informação para a diminuição da descontinuidade semântica existente entre a recuperação computadorizada de imagens médicas e a interpretação humana de seu conteúdo. Os resultados iniciais da proposta estão sendo aplicados no contexto de câncer de tireoide em imagens de microscopia óptica.

Método para auxiliar a interpretação de clusters de expressão gênica considerando sumarização automática

A geração de dados e conhecimento na área de biologia molecular cresceu e continua crescendo devido, principalmente, à evolução de técnicas para obtenção de dados biomoleculares como, por exemplo, mapeamento e sequenciamento de genomas. Porém, não é simples encontrar, selecionar e analisar a informação gerada, sem gastar uma quantidade inviável de tempo. O uso de tecnologias de software pode colaborar nesse contexto, por exemplo, a sumarização permite a seleção exclusiva de informação mais relevante de um documento textual. Consequentemente, a leitura de bons sumários possibilita a obtenção ágil da informação de interesse, uma vez que há redução na quantidade de dados textuais. Neste projeto, investiga-se a proposta de um método para auxiliar a análise e a interpretação de clusters de expressão gênica, a partir de consultas rápidas à literatura.

INCT Adapta - Instituto Nacional de Ciência, Tecnologia e Inovação para Adaptações da Biota Aquática da Amazônia

O projeto “INCT Adapta - Instituto Nacional de Ciência, Tecnologia e Inovação para Adaptações da Biota Aquática da Amazônia” busca um novo momento, o passo seguinte, no estudo das Adaptações de organismos aquáticos da Amazônia, por meio da incorporação de novos equipamentos, da estruturação de um serviço de bioinformática, da capacitação de pessoal em todos os níveis, desde a iniciação científica até o pós-doutorado, da formação de técnicos para a pesquisa científica e para o setor produtivo, da montagem de um robusto banco de dados biológicos, ambientais e moleculares, da dupla divulgação dos resultados (decodificados para o público em geral e em periódicos de grande circulação), de oficinas com potenciais usuários dos resultados, da produção de livros paradidáticos e da estruturação de um sítio na internet com podcast e filmes. A colaboração existente entre os grupos brasileiros (vide mapa da rede à pagina 116) e a ampliação da colaboração com grupos de alto nível de Instituições estrangeiras permitirá a adoção de um novo referencial, particularmente para os estudantes que queremos ver fixados definitivamente na Amazônia num futuro próximo.

Titulo: Estudo das relações semânticas entre entidades biológicas para a construção de redes gênicas

A enorme capacidade atual de extração e processamento de material biológico tem gerado tamanha quantidade de dados que, por sua vez, demanda o estudo e a utilização de novas abordagens aplicadas para a geração de informação e novos conhecimentos a partir dos dados obtidos. Abordagens de Processamento de Linguagem Natural e Mineração de Textos têm sido muito utilizadas para resgatar e correlacionar informações dispersas no vasto número de artigos publicados e depositados diariamente em bases de dados de literatura científica. Este trabalho tem como objetivo central identificar, analisar e formalizar as relações semânticas entre entidades biológicas com a finalidade de elaborar redes de expressão gênica.

Estudo, caracterização e formalização do conhecimento em biópsia renal

Muitas áreas da Medicina geram conhecimentos com alto grau de especificidade e complexidade e que avançam nestas características a cada dia. No entanto, muitas destas áreas usam sistemas terminológicos e relacionamentos semânticos entre os termos que ainda não estão formalizados por ontologias ou redes semânticas conhecidas. Estes dois fatos dificultam enormemente a geração automática de conhecimento através da mineração de textos. Para tanto, o objetivo deste projeto é recuperar estes termos específicos e estes relacionamentos que ainda não estão formalizados e explicita-los através de um modelo computacional. Nosso foco como objeto modelo são os laudos de exame de biópsia renal.

Consultas por Similaridade em Imagens Médicas: Da Viabilidade Clínica à Prática do Auxílio ao Diagnóstico Médico: Aplicações em um Hospital Escola

Os sistemas de informação para medicina têm por objetivo disponibilizar a informação necessária ao médico de modo rápido e preciso visando assim melhorar a qualidade do cuidado e tratamento de pacientes. Em radiologia, a aplicação de técnicas de recuperação de imagens por conteúdo (Content-based Image Retrieval- CBIR) incorporadas aos Sistemas de Comunicação e Armazenamento de Imagens (Picture Archiving and Communication Systems - PACS) proporciona um avanço na recuperação de imagens armazenadas, antes vinculadas a um identificador do paciente ou de um exame. Com essa nova abordagem as buscas passam a ser realizadas por meio de comparações diretas entre imagens por meio de seus descritores pictóricos, possibilitando efetuar buscas por similaridade e abrindo novos caminhos para utilização do computador e das imagens médicas em atividades de auxílio ao diagnóstico.

Definition of Relationships among Medical and Health Information Aiming to Discovering and Preventing Health Problems

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Centre for studies of Adaptations of Aquatic Biota of the Amazon - INCT Adapta

Our project seeks a new moment; the next step in the study of Adaptations of aquatic organisms of the Amazon to their natural and modified environments, through the incorporation of new equipment, through the structuring of a bioinformatics service, and through the qualification and training of personnel at all levels from undergrad students to post‐doctorates, from lab technicians for support scientific research to specialized technicians to attend the productive sector. In addition, the Center will develop a robust database on biological, environmental and molecular areas, which will support outreach activities and scientific dissemination of results (decoded for the general public and published in peer reviewed journals preferably of high impact factors). Workshops with potential users of the results will be organized and instructive and informative books will be produced. A website will be structured for internal communication and will contain important documents, links, podcast and movies prepared with or from ADAPTA material. The collaboration existing between Brazilian groups (see map of the network at the page 109) and with referenced international scientific groups will allow the adoption of a high work level, particularly for the students that we want to see permanently hired in Amazonian institutions in a near future.

Studying semantic relationships between biological entities for genetic network design

Due to the growing amount of written information available about celular components novel applications of Natural Language Processing and Data Mining are needed to retrive the the new acquired information that has recently been published. This project has, as main objective, identify, analise and formalize all sorts of semantic relationships between celular components to model and propose genetic networks responsible for some complex diseases.

Study, characterization and design of the knowledge about renal biopsy

Nowadays many areas in Medicine generate continuously very specific and complex knowledge. On the other hand, these new complex and specific terms, nor their relationships, have not yet been formalized by any known ontology or semantic network. These two facts make text mining activities even harder towards the generation of new knowledge about a subject. Due to these factors, our objective is to retrieve these new terms and their relationships and to propose new formal computational models of these fields. Our object model and focus is renal biopsy exams.

Similarity Queries in Medical Images: from clinical viability to practice in computer-aided medical diagnosis: applications at a School-Hospital

The medical information systems are designed to provide the necessary information to clinicians quickly and accurately aiming at to improve the quality of care and treatment of patients. In radiology, the application of techniques for Content-Based Image Retrieval (CBIR) systems incorporated into the Picture Archiving and Communication Systems (PACS) provides a breakthrough in the retrieval of images stored before linked to a patient identifier or an exam. With this new approach the searches are now performed through direct comparisons between images through their pictorial descriptors, allowing searches to be performed by similarity and opening new ways for using the computer to improve medical imaging diagnosis.