Co-financiado por:
Nome
Uma ferramenta de saúde pública para monitorizar o impacto de eventos disruptivos nos diagnósticos de saúde a nível nacional
Código
2024.07331.IACDC - HealthDisrupt
Entidade Beneficiária
LIP - Laboratório de Instrumentação e Física Experimental de Partículas
Sumário do Projecto
The recent COVID-19 pandemic showed us some of the short-comings of our health systems, both by putting additional stress on professionals, and by increasing the time patients have to wait for treatment. In addition, the increased age of the population and lack of enough trained human resources has created additional stress to the system. By monitoring the effects of unexpected and expected events, policy makers can design more efficient solutions. In this project, we propose to monitor medical diagnoses in the Portuguese population, using the COVID-19 pandemic as a testcase.
Suporte sob
Reforçar a investigação, o desenvolvimento tecnológico e a inovação
Região de Intervenção
...
Financiamento
Custo total elegível
€ 124,963.00
Apoio financeiro da UE
Financiamento p/ LIP
€ 0.00
€ 0.00
Apoio financeiro público Nacional
€ 124963
Datas
Aprovação
Início
2024-11-01
Fim
2026-01-31
Reconhecimentos
RE-C05-i08-m04 - "Apoiar o lançamento de um programa de projetos de I&D orientado para o desenvolvimento e implementação de sistemas avançados de cibersegurança, inteligência artificial e ciência de dados na administração pública, bem como de um programa de capacitação científica", apoiada pelo Plano de Recuperação e Resiliência (PRR),
Publicações
| Epidemiological methods in transition: Minimizing biases in classical and digital approaches | Article in international journal (with direct contribution from team) | published |
Apresentações
| A ilusão da inteligência: Como os dados tendenciosos podem gerar desinformação e perpetuar mitos | Oral presentation in advanced training events |
| A method to infer diagnoses from prescription data | Oral presentation in international conference |
| A method to infer diagnoses from prescription data | Oral presentation in international conference |
| Inferring diagnostics from prescription data: a machine learning approach (poster) | Student presentation in advanced training event |
Teses
| Using online behaviour to track global outbreaks and pandemics |
Equipa
| Mariana da Cunha e Silva |
| Sara Raquel Araújo Basto Machado Mesquita |
| Tiago José de Oliveira Miranda |