PredictCovid: sistema de apoio à triagem de pacientes suspeitos de COVID-19

O PredictCovid é um serviço on-line para apoio ao diagnóstico de COVID-19.
Você envia uma imagem de raio-x frontal de um paciente, a imagem é analisada pelo algoritmo de inteligência artificial e o resultado é apresentado para auxiliar na triagem de pacientes.


Inteligência artificial

O PredictCovid utiliza técnicas da Inteligência Artificial e da Visão Computacional para analisar e classificar imagens de raio-x do tórax humano. Através dessa análise automática e computacional, é possível detectar possíveis contaminados pelo COVID-19.

Trabalho voluntário

Participação da Universidade Franciscana - UFN, Universidade Federal do Pampa - UNIPAMPA, Tecnoparque de Santa Maria, Prefeitura Municipal de Santa Maria e o Hospital Casa de Saúde - Santa Maria - RS.

Gratuito

O PredictCovid é uma iniciativa sem fins lucrativos. Todos os nossos colaboradores são voluntários e a utilização do nosso sistema é totalmente sem custos para os usuários.

Segurança

Buscamos garantir a segurança e a privacidade de dados pessoais. Os dados de cadastro são anônimos e os dados enviados para análise (exemplo: imagens) não são armazenados ou mantidos no sistema.


Nossos Colaboradores

Mirkos O. Martins

Mirkos O. Martins

Professor de Ciência da Computação, Engenharia Biomédica, Inteligência Artificial para Engenharias, Modelagem e Simulação e Complexidade de Algoritmos na Universidade Franciscana - UFN. Idealizador e responsável pelo modelo de Inteligência Artificial do projeto PredictCovid.

Diego Kreutz

Diego Kreutz

Professor, pesquisador e entusiasta de inovação na UNIPAMPA. Possui experiência em pesquisa, desenvolvimento e inovação no LISHA/UFSC, LaSIGE/ULisboa/Portugal e CritiX/UNI/Luxemburgo. Responsável pela segurança e disponibilidade da plataforma do projeto PredictCovid.

Tiago Sanchotene

Tiago Sanchotene

Presidente do Santa Maria Tecnoparque, fundador e proprietário da Raptor - Engenharia e Inovação Tecnológica e responsável pela infraestrutura de TI do projeto PredictCovid.

Josiano Santos

Josiano Santos

Graduado em Análise e desenvolvimento de sistemas. Possui experência em desenvolvimento de aplicações comerciais WEB. Responsável pelo layout da platafroma.

Giulliano Paz

Giulliano Paz

Mestrando em Engenharia de Software pela Universidade Federal do Pampa - UNIPAMPA e engenheiro de software na Raptor - Engenharia e Inovação Tecnológica. Responsável pelo desenvolvimento back-end e integração dos sistemas do projeto PredictCovid.

Gustavo C. Rodrigues

Gustavo C. Rodrigues

Estudante de Ciência da Computação na Universidade Federal do Pampa - UNIPAMPA e desenvolvedor estagiário na Raptor - Engenharia e Inovação Tecnológica. Auxiliou no desenvolvimento back-end e integração dos sistemas do projeto PredictCovid.

Andrelise Pinheiro

Andrelise Pinheiro

Estudante de Engenharia de Computação na Universidade Federal do Pampa - UNIPAMPA. Auxilia no desenvolvimento do modelo de Inteligência Artificial do projeto PredictCovid.

Arthur Teixeira

Arthur Teixeira

Estudante de Engenharia de Computação na Universidade Federal do Pampa - UNIPAMPA. Auxilia no desenvolvimento do modelo de Inteligência Artificial do projeto PredictCovid.

Rodrigo A. Segui

Rodrigo A. Segui

Estudante de Engenharia de Computação na Universidade Federal do Pampa - UNIPAMPA. Auxilia na implementação do modelo de Inteligência Artificial do projeto PredictCovid.

Marcelo M. Cordeiro

Marcelo M. Cordeiro

Estudante de Engenharia de Computação na Universidade Federal do Pampa - UNIPAMPA e Desenvolvedor Full Stack na Pampec Jr - Empresa júnior do curso de Engenharia de Computação da UNIPAMPA. Auxilia no desenvolvimento back-end e integração dos sistemas do projeto PredictCovid.

Mateus Soares

Mateus Soares

Estudante de Engenharia de Computação na Universidade Federal do Pampa - UNIPAMPA e Desenvolvedor Full Stack na Pampec Jr - Empresa júnior do curso de Engenharia de Computação da UNIPAMPA. Auxilia no desenvolvimento back-end e integração dos sistemas do projeto PredictCovid.

Vitor S. Campos

Vitor S. Campos

Estudante de Engenharia de Computação na Universidade Federal do Pampa - UNIPAMPA. Auxilia no desenvolvimento front-end da plataforma do projeto PredictCovid.

Alex Camargo

Alex Camargo

Bacharel em Sistemas de Informação pela URCAMP, Especialista em Sistemas Distribuídos pela UNIPAMPA e Mestre em Engenharia de Computação pela FURG. Possui interesse nas áreas de programação para a Web e aplicativos, APIs REST, Angular, IONIC, Selenium, Deep Learning (RNAs e CNNs), Keras, Python, Bioinformática estrutural e sistemas operacionais Linux (Ubuntu e Mint), assim como execuções via Google Colaboratory. Por fim, é entusiasta da cosmologia, astronomia e astrofísica.

Pablo A. Lima

Pablo A. Lima

Técnico de TI da Emater/RS e Estudante de Engenharia de Computação na Universidade Federal do Pampa - UNIPAMPA. Colabora na gestão dos times de front-end e back-end.

Gustavo S. Ferreira

Gustavo S. Ferreira

Estudante de Engenharia de Computação na Universidade Federal do Pampa - UNIPAMPA. Auxilia no desenvolvimento back-end e integração dos sistemas do projeto PredictCovid.

Rodrigo Treichel

Rodrigo Treichel

Técnico em Informatica pelo IFSUL - Campus Bagé e graduado em Engenharia de Produção pela Universidade Federal do Pampa - UNIPAMPA. Auxilia no desenvolvimento do modelo de Inteligência Artificial do projeto PredictCovid.

Érico Amaral

Érico Amaral

Professor Adjunto do Curso de Engenharia da Computação da Universidade Federal do Pampa - UNIPAMPA.

Thiago Leal

Thiago Leal

Estudante de Engenharia de Computação na Universidade Federal do Pampa - UNIPAMPA e membro da Pampec Jr - Empresa júnior do curso de Engenharia de Computação da UNIPAMPA. Auxilia no desenvolvimento front-end da plataforma do projeto PredictCovid.

Dana Jobim

Dana Jobim

Graduanda em Análise e Desenvolvimento de Sistemas no IFSul - Campus Bagé. Colaboradora no design gráfico de materiais digitais divulgados pelo projeto PredictCovid.

Elizandro Farias

Elizandro Farias

Formado em MBA em Gestão de Projetos pela Unisinos, Graduação em Sistemas de Informação pela Universidade Franciscana - UFN, Certificado em Scrum Master - CSM e Product Owner - CSPO pela Scrum Alliance. Scrum Master do projeto PredictCovid, responsável pela facilitação e remoção de impedimentos na equipe de desenvolvimento, manter as práticas do Scrum, apoiando os outros papéis e manter a comunicação e colaboração ativa.

Laura Perera

Laura Perera

Graduanda em Análise e Desenvolvimento de Sistemas no IFSul - Campus Bagé. Apaixonada por Comunicação, UI/UX e Web Design. Colaborou no desenvolvimento do design de interfaces e materiais de divulgação do projeto PredictCovid.


Ajude a salvar vidas, seja um colaborador do PredictCovid.

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