O desenvolvimento de modelos computacionais para suporte de soluções da graph.md na área da saúde está baseado na perspectiva do mapeamento integral do conhecimento através da modelagem de conhecimento de instituições de saúde para telemedicina e apoio ao diagnóstico. A graph md desenvolveu uma solução disruptiva com as melhores práticas e tecnologias existentes. Isto, considerando a opinião de importantes especialistas de classe mundial na área de Visualização de grafos, gestão do conhecimento e tecnologia de Sistemas Complexos. Da mesma forma, queremos contribuir para fazer a diferença motivados pelo exemplo destes renomados pesquisadores. Este aspecto é muito importante para o projeto Síntese do Conhecimento em Saúde. Gostaríamos de ter a oportunidade de integrar a sua instituíção de saúde ao graph.md digital ecosystem. Doutorado em Neurociências para desenvolver modelo computacional de apoio ao diagnóstico de Epilepsia e acompanhamento de 10 anos de pacientes operados. Análise de dados de saúde para desenvolver a base de conhecimento e implementar o Prontuário Eletrônico do Paciente. Foram desenvolvidas múltiplas perspectivas de visualização, proporcionando uma análise real dos conceitos (nós) e suas relações. Pesquisa e desenvolvimento na área de Ciência da Computação aplicada a sistemas de diagnóstico médico através da execução de projetos de inovação em parceria com hospitais clínicos e outros centros de pesquisa ao redor do mundo.
digital
Utilizamos os conceitos da gestão do conhecimento para transformar cada interação em efetivo conhecimento, base fundamental para a construção de uma nova cultura relacionada à IA aplicada ao universo digital. A solução de Graph Data Science completa da graph.md na área de Healthcare foi integrada ao neo4j enterprise, permitindo a execução de graph Algorithms para prever arestas, nós e relacionamentos gerados pelos algoritmos dentro do nosso universo Sintético. O paciente e o médico passaram a ser o centro de todo o processo. Criamos a ideia básica de fornecer conhecimento contextualizado nos momentos apropriados para a tomada de decisão clínica. Os algoritmos são processados nas áreas das especialidades médicas com base nos seus registros, e nos registros de pacientes aproximadamente iguais ao seu estado, já com diagnóstico atribuído. Dessa forma, é possível correlacionar o paciente analisado com as possibilidades diagnósticas mais relevantes.
No universo Graph Data Science cada médico e/ou paciente pode ter diversos eventos com registros (logs) de toda a extensão da interação em sua base de síntese de conhecimento. Assim, é possível percorrer um caminho de 50 sintomas e relacioná-los a uma pessoa a partir de 50 mil conceitos e 500 mil relacionamentos. No nosso supper app graph.md, os dados do paciente chegam ao console de síntese do conhecimento, a pessoa interage em um ambiente higienizado de conhecimento zero e escolhe os sintomas para seu estado atual. Com a interação dinâmica é possível criar modelos de esquemas apoiados em agentes inteligentes, buscando uma experiência mais significativa para o paciente que passa a fazer parte do processo de construção de sua base de conhecimento de forma simples e intuitiva. O objetivo é desenvolver plugins para o super app graph.md com acesso direto de médicos e pacientes. Cada plugin possui uma função específica para solucionar um problema diagnóstico.
A ideia é disponibilizar os principais diagnósticos, dentro do universo Graph Data Science. No super app graph.md identificamos possíveis doenças, com base nos sintomas relatados. Posteriormente, sugerindo conteúdos relacionados a informações clínicas e aos principais suplementos e profissionais que podem auxiliar nestes casos específicos. Observamos que em outros apps a produção de conteúdo é baseada em uma linha do tempo descontextualizada. Nossa estrutura de identificação de conceitos relacionados em um graph db pode aproximar a pessoa da solução desejada, neste caso o diagnóstico médico. Todas as predições são baseadas nos relacionamentos através de graph algorithms. Nesse sentido, cria-se uma base inteligente para identificar pessoas aproximadamente iguais nos aspectos medidos pelo GDS.
As estruturas de Graph Knowledge permitem uma nova abordagem de visualização em mapas mentais, com possibilidades de interação mais intuitivas no super app graph.md para auxílio ao diagnóstico médico dos pacientes, buscando sempre agregar valor ao processo de identificação e tratamento das doenças. A tecnologia proposta suporta BiTemporalidade, que é a identificação conjunta do registro atual e do estado anterior das informações. Este fato permite apoiar a criação de bases de conhecimento pessoais e a síntese desse conhecimento em salas através de aplicações específicas, criadas pela graph md em forma de plugins, disponíveis no super app graph.md para propor iniciativas preventivas aos pacientes, identificando os principais fatores de risco relacionados a análises específicas dos aspectos individuais do comportamento de cada pessoa.
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