PARTICIPAÇÃO DO PPG BIOINFORMÁTICA EM EVENTOS
SNCT 2020
#Inteligência Artificial
O Instituto Carlos Chagas - Fiocruz Paraná e o Laboratório de Inteligência Artificial Aplicada à Bioinformática do PPG Bioinformática UFPR se uniram na 17ª Semana Nacional de Ciência e Tecnologia 2020, em formato totalmente online, para produzir uma série de videos e atividades divulgados ao vivo. O evento, com o tema "Inteligência Artificial: a nova fronteira da Ciência Brasileira", ocorreu na semana do dia 19 a 23 de Outubro.
Os alunos Monique Schreiner, Camila P Perico, Guilherme T Ribas e Charlie F Liberati tiveram participação na produção de materiais, organização e divulgação do evento, com uma participação especial de Josué O Camargo, todos alunos ou egressos do PPG Bioinformática UFPR.
As atividades produzidas tiveram como público alvo pessoas de todas as idades, inclusive com 2 dias de programação especial para o público infantil.
Os videos estão disponíveis no canal do youtube disponível neste link. Os materiais e atividades desenvolvidos podem ser acessados e baixados de fomar gratuita neste link.
Acesse também no canal PPG Bioinfo os videos do curso Desbravando a Inteligência Artificial.
Acesse também o programa "Inteligência Artificial e Saúde Pública" no Canal Saúde da Fiocruz, exibido em 22 de Outubro de 2020, com a participação de Monique Schreiner (33 min) falando sobre o projeto Trekkers. Um programa muito interessante que traz informação muito relevante sobre a evolução da tecnologia na saúde pública.
Link: https://www.canalsaude.fiocruz.br/canal/videoAberto/inteligencia-artificial-e-saude-publica-sdc-0526
Links para o conteúdo
SNCT
Site principal: https://www.icc.fiocruz.br/extensaodivulgacaocientifica/snct2020/
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PPG Bioinformática - UFPR
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Instituto Carlos Chagas - Fiocruz Paraná
Site oficial: https://www.icc.fiocruz.br
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#HACKCOVID19 - ciência e tecnologia a favor da vida
Trekkers
Classificador de raio-X de pulmão para COVID-19
A equipe Trekkers formada inteiramente por mestrandos do Programa de Pós-Graduação em Bioinformática da UFPR (Camila Pereira Perico, Monique Schreiner, Guilherme Taborda Ribas, Leonardo Custodio, André L. Caliari Costa, e Selma dos Santos C. de Andrade), foi vencedora com o desafio, #d051 IA e Ciência de Dados para Apoio à Decisão Clínica, logrando êxito com 1ª colocação geral do prêmio Cientistas pela Vida. O Hackcovid19 foi um evento nacional proposto pelo Centro Brasileiro de Pesquisas Físicas (CBPF), Fundação Oswaldo Cruz (Fiocruz) e Laboratório Nacional de Computação Científica (LNCC), com 984 participantes e 82 projetos submetidos, que teve como objetivo desenvolver projetos voltados às necessidades da sociedade, buscando soluções para a atual pandemia de COVID-19.
Os critérios utilizados pelos 12 integrantes da comissão julgadora para a escolha dos ganhadores foram: criatividade, aplicabilidade da solução, apresentação do pitch, disruptividade da inovação e viabilidade tecnológica. Como prêmio pelo 1º lugar geral, a equipe será contemplada com:
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1 Troféu #cientistaspelavida - 1⁰ lugar
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Certificado de 1⁰ lugar
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Sebrae: Acompanhamento e Mentoria com foco em gestão empresarial. Consultoria on-line durante 5 meses
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OMPI e ABPI: Participação em Webinar produzido exclusivamente para os ganhadores
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PNUD: Entrevista com a equipe e divulgação do projeto nas mídias sociais
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NIT-Rio: Consultoria e acompanhamento na busca de investidores e patrocinadores e a participação da semana do cientista empreendedor
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Wolfram Research: Um ano de licença Home do software Mathematica para cada para cada hacker da equipe vencedora.
Sobre o Projeto
A equipe Trekkers desenvolveu uma metodologia para a classificação de raio-X de pulmão para detecção de COVID-19. Os raios-X são exames de rotina realizados nos pacientes com frequência, além de serem possíveis de se realizar em quase todos os hospitais, inclusive os de maior precariedade. Utilizar imagens de raios-X para obter um indicativo para a COVID permite acelerar o diagnóstico e assim antecipar o tratamento além de evitar maior contágio.
Por este motivo, a equipe Trekkers propôs a construção de uma rede classificatória de imagens de radiografias nas classes “normal”, "COVID" e “outras doenças”, como um auxiliar no diagnóstico do COVID, e na identificação de outras doenças pulmonares (Figura 1).
Foi criado um protótipo de um site, para facilitar o uso por profissionais de saúde, deixando o uso da ferramenta mais intuitivo. O site foi planejado para que o profissional de saúde faça o upload da imagem do raio-X e receba a classificação prevista pela rede, auxiliando no processo de diagnóstico.
Figura 1 - Pipeline utilizado para o tratamento das imagens de raio-X e da rede classificatória no auxílio do diagnóstico de COVID-19.
O diferencial da solução proposta está na ferramenta SWeeP, originariamente desenvolvida para o processamento de sequências biológicas como de aminoácidos e nucleotídeos. O SWeeP, ao utilizar um processo de projeção com uso de matriz randômica, permite redução de dimensão dos dados, reduzindo assim o tempo de processamento e treinamento da rede classificatória sem perda de informação.
A ferramenta ainda está em desenvolvimento, e exigirá uma maior quantidade de dados, para garantir um melhor treinamento da rede, assim como maior poder computacional. E por fim, será realizada a disponibilização da ferramenta online, de forma simples e acessível para uso médico livre e gratuito. Isso permitirá auxiliar o profissional de saúde a acelerar e facilitar o diagnóstico do COVID-19.
Hospitais e instituições que quiserem fazer parcerias podem entrar em contato com a equipe pelos emails:
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nique.mo94@gmail.com (Monique Schreiner)
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camilapp94@gmail.com (Camila P Perico)
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dieval@ufpr.br (Dieval Guizelini) - coordenador do projeto
Mais informações
Link do projeto: https://devpost.com/software/teste-jnk5z4
Link do Hackathon: https://hackcovid-19.devpost.com/
Link do Github: https://github.com/bioinfoufpr/Hackovid19
Link da Apresentação de slides: https://drive.google.com/file/d/1O8WrrxgBjgApUm3Zlspv_gUhLs7HgeiP/view?usp=sharing
Link do vídeo: https://youtu.be/JqMysTuhbRE
Copenhagen Bioinformatics
Hackathon 2020
No final de semana passado (24 a 26 de Abril), alunos do Programa de Pós-graduação em Bioinformática da UFPR participaram do evento remoto Copenhagen Bioinformatics Hackathon 2020, na modalidade: “Variant Pathogenicity Prediction” e logram êxito ao ganharem a categoria “People’s Choice” sendo os mais votados pelos demais participantes nessa modalidade.
A equipe Trekkers foi formada pelos mestrandos Camila P. Perico, Gregorio G. Lombardi, Monique Schreiner e Selma S. C. de Andrade e pela mestre Mariane G. Kulik (egressa do PPG em Bioinformática). Em apenas 45 horas, a equipe desenvolveu um método para classificação de variantes do genoma em patogênicas e inofensivas, com o uso de inteligência artificial a partir de dados de estabilidade de proteínas.
Os participantes relataram como foi o evento: “Como qualquer hackathon, este foi um grande desafio. Tivemos de entender um problema, idealizar uma solução e aplicá-lo em um tempo extremamente limitado”. Os alunos também relataram que, além da programação em si, adequar-se ao formato da competição apenas on-line e em outro fuso-horário elevou o grau de dificuldade do desafio.
O evento teve participação de 32 equipes, com mais de 170 participantes de 20 nacionalidades e 8 desafios distintos. O resultado dos desafios está disponível na plataforma Biolib.
Além dos desafios, o evento contou com uma modalidade de tema livre na qual a bioinformata iMariane G. Kulik apresentou sobre a ferramenta SWeeP, desenvolvida pelos pesquisadores do Laboratório de Inteligência Artificial Aplicada à Bioinformática, e sua utilização como solução para a análise e a construção de árvores filogenética.
O SWeeP se destaca dentre as ferramentas já existentes pela sua capacidade de manipular um volume muito maior de dados (genomas completos) e em pouco tempo, permitindo o estudo da evolução e da relação entre os organismos em grande escala, além do uso dos dados para aprendizado de máquina.
Link para a apresentação da cerimônia de encerramento:
https://docs.google.com/presentation/d/1GRLwjcbVSuwxO5rfDBVkOjOSQgiVcgtz8AhrzdVQi04/edit#slide=id.p
(também disponível em PDF).