Construção de algoritmo para predição de Doença de Chagas

Resumo: A parceria entre a Fiocruz-BA e a Universidade Federal do Espírito Santo (UFES) é fundamentada na complementaridade de expertise e recursos que ambas as instituições oferecem. A Fiocruz-BA possui ampla experiência no manejo clínico e pesquisa de doenças negligenciadas que afetam populações vulneráveis no Brasil. Sua equipe destaca-se pela capacidade de trabalhar com amostras clínicas caracterizadas, elemento essencial para o desenvolvimento de diagnósticos precisos e eficazes. Além disso, a equipe proponente da Fiocruz-BA acumula vasta experiência na avaliação estatística de novas ferramentas diagnósticas. A UFES, por sua vez, agrega à parceria seu conhecimento avançado em bioespectroscopia aplicada a fluidos biológicos, uma técnica fundamental para a análise de amostras e o desenvolvimento de métodos diagnósticos rápidos e não invasivos. A bioespectroscopia permite a identificação de biomarcadores específicos que indicam a presença de infecções, aumentando a eficácia e a confiabilidade dos testes diagnósticos. Adicionalmente, a UFES tem investido no uso de ferramentas de inteligência artificial (IA) para otimizar os processos diagnósticos. A aplicação da IA na análise de grandes volumes de dados clínicos facilita a identificação de padrões que seriam de difícil detecção por métodos convencionais. Isso não apenas acelera os processos diagnósticos, mas também aumenta a precisão das análises, contribuindo para um atendimento mais eficiente às populações afetadas. Ao unir a experiência da Fiocruz em doenças negligenciadas com as inovações tecnológicas da UFES, essa parceria tem o potencial de desenvolver diagnósticos mais rápidos e acessíveis, impactando diretamente na saúde pública. Essas ferramentas diagnósticas permitirão a identificação e o tratamento precoce de infecções, reduzindo a morbidade e a mortalidade associadas, além de gerar impactos positivos na saúde pública.

Data de início: 11/02/2025
Prazo (meses): 96

Participantes:

Papel	Nome
Coordenador	VALERIO GARRONE BARAUNA
Pesquisador	GABRIELY SILVEIRA FOLLI