https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/274880 2026-10-18T20:30:53Z https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/276804 Modelos preditivos na gestão de leitos de UTI: o que a ciência já sabe? Steinbach, Eduardo Cacilha A gestão eficiente dos leitos de Unidades de Terapia Intensiva (UTI) é decisiva para os desfechos clínicos dos pacientes, sobretudo em crises sanitárias como pandemias e surtos sazonais. Embora o Brasil atenda, na média, à recomendação da OMS de 1 a 3 leitos de UTI por 10 mil habitantes, persistem disparidades regionais no SUS, e modelos preditivos baseados em aprendizado de máquina (Machine Learning – ML) surgem como aliados para antecipar a demanda e apoiar a alocação desses recursos. No âmbito do projeto "Céos: Inteligência de Dados para a Sociedade – auxílio à tomada de decisão inteligente em domínios complexos do setor público", este plano de atividades consistiu na colaboração em uma revisão de escopo para responder à pergunta: "Quais são os modelos preditivos utilizados na gestão de leitos de UTI?". A revisão seguiu a metodologia do Joanna Briggs Institute (JBI) e as diretrizes PRISMA-ScR, com protocolo registrado no Open Science Framework. O bolsista atuou em todas as etapas realizadas entre setembro de 2025 e fevereiro de 2026, quando ocorreu seu desligamento voluntário: elaboração do protocolo com a bibliotecária da UFSC, definição de descritores em português, inglês e espanhol, buscas em dez bases de dados (2013 a 2024), triagem no software Rayyan com segundo leitor, leitura na íntegra, extração de dados, descrição dos resultados e identificação do periódico para publicação. A extração de dados foi a etapa mais trabalhosa: conduzida nos moldes de um processo de ETL (extração, transformação e carga), exigiu padronizar informações muito heterogêneas entre os estudos e demandou o entendimento de modelagem preditiva e de análise de dados de saúde. Das 2.125 publicações encontradas, 1.672 eram únicas e 47 estudos foram incluídos. Foram identificados 26 algoritmos, com predomínio de Random Forest (21 estudos), Regressão Logística (18) e XGBoost (12). Os desfechos mais previstos foram admissão ou readmissão em UTI (25 estudos) e mortalidade (18). A AUROC foi a métrica mais utilizada (38 estudos), mas apenas 17 estudos descreveram como trataram dados desbalanceados, o que limita a reprodutibilidade e a comparação dos modelos. As variáveis preditoras mais frequentes foram sinais vitais e idade, dados já coletados rotineiramente nos hospitais. A revisão mapeia o estado da arte sobre o tema e evidencia a necessidade de padronizar a avaliação e o relato desses modelos. A participação na iniciação científica proporcionou ao bolsista experiência com o método científico, revisões sistematizadas, ETL, aprendizado de máquina aplicado à saúde e trabalho colaborativo em grupo de pesquisa. Sustentabilidade, saúde e qualidade de vida 2026-09-22T00:00:00Z https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/276739 Identidade descentralizada: ambiente de gerenciamento de DIDs e VCs Allan, Zafir A identidade autossoberana (Self-Sovereign Identity – SSI) propõe um novo paradigma para a identidade digital, permitindo que indivíduos e instituições controlem seus próprios identificadores e credenciais sem depender de intermediários centralizados. Neste trabalho foi desenvolvido um ambiente para gerenciamento de identificadores descentralizados (DIDs) e credenciais verificáveis (VCs), utilizando a plataforma Hyperledger Identus sobre a blockchain Cardano. O desenvolvimento foi fundamentado no estudo dos padrões do W3C para DIDs e VCs, do protocolo DIDComm e da arquitetura do ecossistema Identus. Como resultado, foi implementada uma aplicação de linha de comando (Command-Line Interface – CLI), denominada ssienv, capaz de abstrair a complexidade da API do Hyperledger Identus e permitir a realização das principais operações do ciclo de vida da identidade descentralizada. A aplicação oferece suporte à criação e gerenciamento de controladores institucionais e individuais, criação de DIDs, estabelecimento de conexões DIDComm, emissão de credenciais verificáveis utilizando o esquema brEduPerson, além da criação e resposta a requisições de prova. Durante o desenvolvimento também foram investigadas funcionalidades avançadas previstas no plano de trabalho, como a delegação de emissão de credenciais. Entretanto, verificou-se que essa capacidade ainda não possui suporte nativo na versão atual do Hyperledger Identus, impossibilitando sua implementação. Ainda assim, o trabalho demonstrou a viabilidade de construir uma camada de abstração para SSI, facilitando a utilização prática de tecnologias de identidade descentralizada e contribuindo para aplicações futuras em ambientes acadêmicos e institucionais. Promoção da igualdade, fortalecimento da democracia e governança 2026-09-22T00:00:00Z https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/276707 Projeto Ceos Linha 1 Joaquim, Susana Amelia O Projeto Céos é uma iniciativa de cooperação científica entre o Ministério Público de Santa Catarina (MPSC) e a Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC), voltada ao desenvolvimento de soluções computacionais baseadas em Inteligência Artificial e Análise de Dados para prevenção de fraudes, aumento da transparência e otimização das compras públicas. No Painel Integrado Inteligente (PII), o Banco de Preços permite consultas e monitoramento comparativo de aquisições. As atividades da bolsista Susana Amelia Joaquim concentraram-se em integração Frontend e Backend, Google Analytics e Controle de Qualidade. No desenvolvimento Frontend e Backend, foi realizada a integração entre procedimentos do PostgreSQL, rotas da API e componentes da interface. Foram desenvolvidas rotinas para melhorar buscas sobre volumes de NF-e, incluindo a função de Autocomplete Responsivo, que fornece sugestões em tempo real, e uma busca flexível por palavras-chave para localizar produtos mesmo com descrições fiscais não padronizadas. A função mc_busca_itens_grupo permite consultar itens de grupos de medicamentos e filtros temporais. A comunicação entre Backend e Frontend foi organizada por rotas RESTful, com ajustes de parâmetros, padronização do payload JSON, tratamento de exceções e depuração de inconsistências. Na interface, foram estruturados dashboards com estatísticas de mediana, média, menor preço e total de registros. A tabela interativa recebeu ordenação por menor preço unitário, e a janela modal permite visualizar detalhes da transação. Foram configurados histogramas, box-plots e gráficos de dispersão temporal para apoiar a análise dos preços, a identificação de discrepâncias e tendências. O segundo eixo foi a implementação do Google Analytics para acompanhar a adoção do sistema e compreender o comportamento dos usuários nas análises de compras públicas. A ferramenta possibilitou rastrear cliques em buscas, aplicação de filtros e abertura de modais, e o tempo de permanência em tabelas e gráficos. Essas métricas permitem mapear o fluxo de auditoria, identificar a utilidade das visualizações e orientar futuros ciclos de UX/UI. O terceiro eixo envolveu o Controle de Qualidade e testes automatizados. Foram validadas regras de negócio, incluindo a Regra de Ouro de Veículos Pesados na Linha 1, verificando padrões atípicos de precificação. Para reduzir regressões e assegurar a estabilidade das entregas, foi configurado um ambiente de testes de ponta a ponta (E2E) com Python e Selenium, abrangendo login, recuperação de senha, buscas por medicamento, princípio ativo e GTIN, filtros temporais, ordenação de preços, valores dos cards estatísticos e regressão. As atividades contribuíram para uma plataforma mais estruturada e confiável, apoiando decisões em compras públicas e fortalecendo a transparência, prevenção de fraudes e combate ao sobrepreço. Tecnologia e inovação 2026-09-08T00:00:00Z https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/276704 Ferramentas de EDA e Técnicas de Projeto para Sistemas em Chip de Próxima Geração (EDTNext) Scheidt, Abel Projeto e Validação de Arquitetura VLSI Otimizada para o padrão de vídeo VVC Tecnologia e inovação 2026-09-10T00:00:00Z