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Home Novo Hamburgo

Projeto premiado na Mostratec pela Prefeitura participa de feira em Taiwan

Redação | Martin Behrend Por Redação | Martin Behrend
28/01/2024 - 12:49
em Novo Hamburgo
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O estudante do curso técnico em Eletrônica da Fundação Liberato Salzano Vieira de Cunha, Pedro de Oliveira Trento, 19 anos, está participando da Taiwan International Science Fair (TISF), que acontece de 28 de janeiro a 2 de fevereiro, na cidade de Taipei.

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Ele foi o vencedor do Prêmio Carlos Armando Koch, oferecido pela Prefeitura de Novo Hamburgo, na última edição da Mostratec, realizada na Fenac.

O projeto que Trento desenvolveu é o “Safe Medication – Um estudo sobre o uso de uma inteligência artificial para o reconhecimento de erros de medicação”, cuja orientação é do professor Marcio Leandro Souza Momberger.

A edição deste ano da feira conta com 211 projetos de 27 países: África do Sul, Arábia Saudita, Brasil, Cingapura, Coreia do Sul, Estados Unidos, Filipinas, Guam, Hong Kong, Hungria, Indonésia, Irã, Japão, Luxemburgo, Macau, Malásia, México, Nepal, Nova Zelândia, Paquistão, Romenia, Rússia, Suíça, Tailândia, Tunísia, Turquia e Taiwan.

SOBRE O PROJETO

A pesquisa tem por objetivo desenvolver um programa computacional a partir de uma inteligência artificial capaz de atuar na identificação de possíveis casos de erros na posologia de medicamentos. O programa computacional foi desenvolvido por meio de rede neural.

Primeiramente, foi realizado um treinamento do sistema para dez medicamentos. A sugestão dos medicamentos foi obtida na fase de coleta de dados. O treinamento da rede neural foi realizado com casos corretos e incorretos de posologia de medicamentos.

Além disso, foi desenvolvida uma interface gráfica para a entrada e saída dos dados de novos casos a serem analisados pelo sistema. Foram desenvolvidas redes neurais com diferentes configurações visando atingir uma alta precisão para os dados de treinamento e validação.

Também foi utilizada uma matriz de confusão para apresentar a precisão da rede a casos fora do grupo de treinamento, obtendo uma precisão em torno de 96%.

Os resultados dessa etapa da pesquisa indicam a viabilidade do uso de uma rede neural para o reconhecimento de erros de posologia de medicamentos.


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