Localização

Av. Brasil, 4365 - Manguinhos, Rio de Janeiro - Rio de Janeiro / RJ

Áreas de Atuação

Ciência em Animais de Laboratório

Resumo

A aplicação visa apoiar o Serviço de Controle da Qualidade Animal (SCQA) no controle de diagnóstico para biomodelos com base em medidas de prevenção de contaminação, detecção de patógenos e proficiência científica e técnica, que visam identificar agentes que impactem diretamente no bem-estar dos animais e na qualidade das pesquisas científicas. Uso de Machine Learning para diagnóstico para biomodelos a fim de garantir: Precisão no Diagnóstico: Garantir que o sistema seja capaz de diagnosticar com precisão as condições específicas para as quais foi treinado, minimizando assim os diagnósticos incorretos. Generalização: Assegurar que o sistema possa generalizar para casos não vistos anteriormente, para que ele possa lidar com novos biomodelos e condições não presentes no conjunto de dados de treinamento. Identificação de Padrões: Detectar padrões sutis ou complexos nos dados que os profissionais da área podem não conseguir identificar facilmente, ajudando assim a descobrir correlações que possam levar a diagnósticos mais precisos. Avaliação de Riscos e Prognósticos: Além de diagnosticar, o sistema pode ser usado para avaliar riscos associados a certas condições ou para prever a progressão da doença em um determinado biomodelo. Interpretabilidade dos Resultados: Garantir que os resultados do sistema sejam compreensíveis e interpretáveis pelos profissionais de saúde e pesquisadores, a fim de que possam confiar nas conclusões e tomar decisões fundamentadas. Eficiência e Rapidez: Desenvolver um sistema que seja rápido o suficiente para processar grandes conjuntos de dados e fornecer resultados em tempo hábil, para que possa ser usado de forma eficaz no contexto de pesquisa biomédica. Segurança dos Dados e da Privacidade: Garantir que o sistema cumpra os mais altos padrões de segurança cibernética e proteção de dados, especialmente ao lidar com informações sensíveis de saúde. Adaptabilidade a Novos Dados e Mudanças: Desenvolver um sistema flexível que possa ser atualizado com novos dados e descobertas, a fim de melhorar continuamente a precisão e a confiabilidade dos diagnósticos. Esses objetivos ajudarão a garantir que o sistema de machine learning para diagnóstico para Biomodelos seja confiável, eficaz e de valor significativo para a comunidade biomédica.

Público Alvo

Própria instituição e demais que necessitam de controle de qualidade em animais de laboratório

Local da Implementação da Solução

Internet, pois se trata de uma solução Web

Abrangência

Nacional

Parceiros

Não

Período de Desenvolvimento da Solução

1 ano e meio

Quais os principais resultados observados (até agora)?

Gestão dos exames com inclusão das amostras, testes e analitos. Monitoramento sanitário. Dashboard com os resultamos preliminares de acordo com a linhagem analisada.

Status atual da solução

Em aplicação

Houve algum obstáculo na concepção/implementação da Solução?

Não

A Solução possui financiamento? Quais?

Não

A Solução possui potencial de escalonamento? Quais?

Sim

A Solução possui potencial de replicabilidade? Quais?

Sim

Como ocorre/ocorreu a divulgação da Solução?