{"id":13299,"date":"2024-07-19T08:14:27","date_gmt":"2024-07-19T08:14:27","guid":{"rendered":"https:\/\/dei.fe.up.pt\/dev\/?p=13299"},"modified":"2024-07-23T08:14:42","modified_gmt":"2024-07-23T08:14:42","slug":"provas-de-doutoramento-em-engenharia-informatica-prodei-time-to-event-prediction","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dei.fe.up.pt\/dev\/provas-de-doutoramento-em-engenharia-informatica-prodei-time-to-event-prediction\/","title":{"rendered":"Provas de Doutoramento em Engenharia Inform\u00e1tica (ProDEI): ”Time-To-Event Prediction”"},"content":{"rendered":"\n

Candidata
<\/strong>Maria Jos\u00e9 Gomes Pedroto<\/p>\n\n\n\n

Data, Hora e Local
<\/strong>22 de julho, \u00e0s 10:00, na Sala de Atos da FEUP<\/p>\n\n\n\n

Presidente do J\u00fari
<\/strong>Doutor Carlos Miguel Ferraz Baquero-Moreno, Professor Catedr\u00e1tico da Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto<\/p>\n\n\n\n

Vogais
<\/strong>Doutora Myra Spiliopoulou, Full Professor of Business Information Systems da Faculty of Computer Science da Otto-von-Guericke-University Magdeburg, Alemanha;
Doutor Manuel Filipe Vieira Torres dos Santos, Professor Associado com Agrega\u00e7\u00e3o do Departamento de Sistemas de Informa\u00e7\u00e3o da Escola de Engenharia da Universidade do Minho;
Doutor Al\u00edpio M\u00e1rio Guedes Jorge, Professor Catedr\u00e1tico do Departamento de Ci\u00eancia de Computadores da Faculdade de Ci\u00eancias da Universidade do Porto (Orientador);
Doutor Rui Carlos Camacho de Sousa Ferreira da Silva, Professor Associado do Departamento de Engenharia Inform\u00e1tica da Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto.<\/p>\n\n\n\n

A tese foi coorientada pelo Doutor Jo\u00e3o Pedro Carvalho Leal Mendes Moreira, Professor Associado do Departamento de Engenharia Inform\u00e1tica da Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto.<\/p>\n\n\n\n

Resumo<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Este trabalho foca-se em modelar e prever epis\u00f3dios Time-to-Event (TTE), e tem dois prop\u00f3sitos. O primeiro prop\u00f3sito \u00e9 explorar o potencial de recorrer a dados geneal\u00f3gicos para previs\u00e3o time-to-event. Adicionalmente, visa melhorar o diagn\u00f3stico feito pelos profissionais que trabalham com pacientes portadores de Hereditary Transthyretin Amyloidosis (ATTRv amyloidosis). Esta \u00e9 uma doen\u00e7a gen\u00e9tica, heredit\u00e1ria, altamente debilitante, com um passado hist\u00f3rico que transporta para as aldeias piscat\u00f3rias da P\u00f3voa do Varzim, no norte de Portugal.<\/p>\n\n\n\n

Para explorar o valor dos dados geneal\u00f3gicos para previs\u00e3o time-to-event, este trabalho tem contribui\u00e7\u00f5es em feature engineering, nomeadamente na \u00e1rea de constru\u00e7\u00e3o e sele\u00e7\u00e3o de features. Para este prop\u00f3sito, explora e compara uma abordagem de sumariza\u00e7\u00e3o focada na extra\u00e7\u00e3o manual de caracter\u00edsticas significativas de \u00e1rvores geneal\u00f3gicas, com uma abordagem mais automatizada que usa embeddings. Contribui para model construction criando uma abordagem multivariada, orientada a dados, para rastrear o risco de um paciente desenvolver o in\u00edcio de sintomas em diferentes idades. Ainda neste campo, explora o impacto da combina\u00e7\u00e3o de diferentes modelos focados em previs\u00e3o de idades, usando janelas temporais pr\u00f3ximas. Finalmente, contribui para model evaluation, abordando as quest\u00f5es de implementa\u00e7\u00e3o de uma abordagem que indica o retorno expect\u00e1vel em alterar um conjunto de diretrizes cl\u00ednicas, tomando<\/p>\n\n\n\n

partido de capacidades de previs\u00e3o. Ainda neste campo, apresenta esquemas de avalia\u00e7\u00e3o robustos que suportam a abordagem multivariada orientada a dados na sele\u00e7\u00e3o do melhor modelo. A aplica\u00e7\u00e3o \u00e9 focada em pacientes com ATTRv Amyloidosis. Para caraterizar o trabalho realizado, esta tese est\u00e1 estruturada em quatro sec\u00e7\u00f5es principais. Come\u00e7a com uma introdu\u00e7\u00e3o e uma apresenta\u00e7\u00e3o de ATTRv Amyloidosis tendo por base uma perspetiva hist\u00f3rica. Em seguida, apresenta o contexto relevante, relacionando a liga\u00e7\u00e3o entre previs\u00e3o time-to-event com feature engineering, model construction e model evaluation. Em seguida, ainda neste \u00e2mbito, apresenta conceitos-chave de estudos geneal\u00f3gicos. Em seguida, apresenta as principais contribui\u00e7\u00f5es, na forma das principais publica\u00e7\u00f5es que constituem este trabalho (um artigo por cap\u00edtulo). Termina com um ep\u00edlogo que resume o trabalho realizado, partilha as principais conclus\u00f5es e, por fim, discute a tese numa perspetiva t\u00e9cnica e cl\u00ednica.<\/p>\n\n\n\n

Palavras-chave<\/strong>: Dados Time-to-Event; Modela\u00e7\u00e3o de Dados; Modelos de Regress\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n

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