A evolução de tecnologias para a coleta, organização, processamento, análise, visualização, armazenamento e compartilhamento de dados, tem possibilitado a criação de estratégias mais eficientes para solucionarmos problemas cada vez mais complexos. Nos últimos anos, as comunidades científicas têm posicionado os “dados abertos” como um instrumento fundamental para o desenvolvimento científico em todas as áreas do conhecimento. Considerando que o progresso científico depende de cooperações entre os membros dessas comunidades, é importante conhecermos as melhores práticas para a gestão, tratamento e compartilhamento dos dados abertos. Este painel tem como objetivo discutirmos os fundamentos da Open Science (Ciência Aberta), destacando os avanços a nível nacional e internacional, como também os desafios e oportunidades para a comunidade Brasileira de Computação Aplicada à Saúde.
Bacharel em Ciência da Computação, Mestre em Engenharia Elétrica e Doutora em Ciências. Professora titular da Escola de Artes, Ciências e Humanidades da Universidade de São Paulo (USP). É pesquisadora das áreas de Processamento Gráfico e Ciência de Dados, com ênfase em Processamento de Imagens e Sinais, Visualização de Dados e Recuperação de dados multimídia por conteúdo. Suas pesquisas têm sido direcionadas para a solução de problemas na área de saúde, envolvendo o desenvolvimento de técnicas para auxílio ao diagnóstico em diversos campos e jogos sérios para reabilitação. Coordena a implantação de ciência aberta e dados abertos na Universidade de São Paulo. Foi Diretora do Centro de Tecnologia da Informação de São Paulo, pertencente à Superintendência de Tecnologia da Informação da USP e atualmente é a responsável pelo Escritório de Gestão de Indicadores de Desempenho Acadêmico (EGIDA) da USP.
Web-site: https://lapis.each.usp.br/
O Prof. Dr. Edson Amaro Jr é neurorradiologista e responsável pela área de Big Data do Hospital Albert Einstein desde a sua criação em 2016. Tem doutorado e livre-docência pela USP, pós doutorado pelo Institute of Psychiatry, King’s College London e foi responsável pelo Instituto do Cérebro do Hospital Albert Einstein de 2008 a 2012. Responsável por aplicações clínicas (análises preditivas e prescritivas) e gerenciais (custo / eficácia e otimização de recursos) em projetos no Einstein e no SUS. E autor/co-autor de mais de 200 artigos científicos publicados em revistas científicas.
Possui graduação em Física pela Universidade Estadual de Campinas (1986), mestrado em Física pela Universidade Estadual de Campinas (1993), doutorado em Física pela Universidade de São Paulo (1999), dois pos-doutorados pela Universidade de São Paulo um pelo Instituto de Física de São Carlos (2000) e um pela Faculdade de Ciências Farmacêuticas de Ribeirão Preto (2001). Atualmente é professor associado no Departamento de Medicina Social da Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto, USP. Também atua como Professor colaborador no Center For Health Techology and Services Research (CINTESIS) da Faculdade de Medicina da Universidade do Porto. É líder do Laboratório de Inteligência em Saúde (LIS) cadastrado e certificado no diretório de grupos do CNPq (http://dgp.cnpq.br/dgp/espelhogrupo/7944739360325525). Também é coordenador da área de Gestão de Informação e Informática da REDE TB e membro do do Instituto Nacional de Ciência e Tecnologia – Tuberculose (INCT-TB), desde 2018. Atuando principalmente nas seguintes áreas: de Modelagem Teórica e Computacional em Saúde, Simulação de Serviços em Saúde e Sistemas de Informação em Saúde. Particularmente no seu grupo são desenvolvidos algoritmos, metodologias e aplicações para produzir ferramentas computacionais e construir sistemas de assistência em saúde regionalizados de capacidade proativa, a partir da possibilidade de tratar as bases de dados integradas em um mesmo ambiente, com dados caracterizadores da população. É importante destacar que todo o desenvolvimento sempre é pensado ao se trabalhar três eixos relevantes: (1) terminologias em saúde, (2) interoperabilidade entre sistemas de informação em saúde, (3) sistemas de auditoria e qualidade de dados.
Website: http://lis.fmrp.usp.br/lis/
Lattes: http://lattes.cnpq.br/1090035440019466
Professora Adjunta do Instituto de Matemática e Computação da Universidade Federal de Itajubá (IMC/UNIFEI). Realizou o Pós-doutorado (2020) no ICMC/USP. Doutora em Ciência da Computação pela Universidade de São Paulo, Brasil e a Université de Bretagne-Sud, França. Possui graduação em Engenharia de Sistemas e Mestrado em Engenharia de Sistemas e Informática da Universidad Industrial de Santander, Colômbia. Pesquisadora líder do SEHLab – Software Engineering for Healthcare Laboratory. Tem experiência na área de Engenharia de software para sistemas intensivos de software como Sistemas-de-Sistemas. Especificamente seus focos de pesquisa são em Arquitetura de software e qualidade de software, atuando principalmente nos domínios de Telemedicina, e-Health, Ambient Assisted Living, Healthcare Supportive Home e recentemente em Clinical IoT. Fez estudos de Design thinking, empreendedorismo de base tecnológica e de planejamento de negócios a nível internacional, e tem liderado projetos desenvolvimento de sistemas de Telemedicina para sistemas de saúde públicos.
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