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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
Presidente do Santa Maria Tecnoparque, fundador e proprietário da Raptor - Engenharia e Inovação Tecnológica e responsável pela infraestrutura de TI do projeto PredictCovid.
Graduado em Análise e desenvolvimento de sistemas. Possui experência em desenvolvimento de aplicações comerciais WEB. Responsável pelo layout da platafroma.
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.
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.
Estudante de Engenharia de Computação na Universidade Federal do Pampa - UNIPAMPA. Auxilia no desenvolvimento do modelo de Inteligência Artificial do projeto PredictCovid.
Estudante de Engenharia de Computação na Universidade Federal do Pampa - UNIPAMPA. Auxilia no desenvolvimento do modelo de Inteligência Artificial do projeto PredictCovid.
Estudante de Engenharia de Computação na Universidade Federal do Pampa - UNIPAMPA. Auxilia na implementação do modelo de Inteligência Artificial do projeto PredictCovid.
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.
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.
Estudante de Engenharia de Computação na Universidade Federal do Pampa - UNIPAMPA. Auxilia no desenvolvimento front-end da plataforma do projeto PredictCovid.
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.
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.
Estudante de Engenharia de Computação na Universidade Federal do Pampa - UNIPAMPA. Auxilia no desenvolvimento back-end e integração dos sistemas do projeto PredictCovid.
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.
Professor Adjunto do Curso de Engenharia da Computação da Universidade Federal do Pampa - UNIPAMPA.
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.
Graduanda em Análise e Desenvolvimento de Sistemas no IFSul - Campus Bagé. Colaboradora no design gráfico de materiais digitais divulgados pelo projeto PredictCovid.
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.
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.