Sessões Temáticas
ST1 - Sessão Fiocruz: Saúde com Dados
Na sessão temática “Fiocruz: Saúde com Dados”, destacamos avanços e aplicações na análise de dados voltados para a saúde pública, apresentando abordagens inovadoras em modelagem estatística e estudos sobre desigualdades sociais.
Na palestra “Modelos Bayesianos espaço-temporais para dados de vigilância: distribuição, fatores associados, e predição de epidemias de arboviroses”, foi abordada a utilização de modelos estatísticos bayesianos para analisar padrões espaço-temporais de epidemias, como dengue, zika e chikungunya. Os pesquisadores exploraram a capacidade desses modelos de identificar fatores de risco, prever surtos e auxiliar na alocação de recursos para vigilância epidemiológica.
Já a palestra “Desigualdades sociais em saúde e impacto de políticas sociais no Brasil: evidências produzidas no Cidacs” trouxe à tona os resultados de estudos realizados pelo Centro de Integração de Dados e Conhecimentos para Saúde (Cidacs). As análises revelaram que esses estudos vêm produzindo evidências robustas sobre desigualdades sociais e avaliação de políticas sociais a partir do uso de grandes bases de dados integradas e o desenvolvimento de tecnologias de Big Data. Serão apresentadas as evidências que foram produzidas pelos pesquisadores do Cidacs em relação à saúde materno-infantil, doenças infecciosas, nutrição e doenças crônicas não transmissíveis como câncer, por exemplo.
Na terceira palestra, “Democratização de acesso a dados de saúde, ambiente e clima com o R: a experiência do LIS/ICICT/Fiocruz”, destacamos o uso da linguagem de programação R como ferramenta para facilitar o acesso a dados de saúde e clima, promovendo a transparência e o uso de informações em pesquisas e políticas públicas. A combinação dessas temáticas ilustra como a estatística e a ciência de dados podem ser uma ferramenta poderosa para enfrentar desafios complexos de saúde pública, desde a previsão de epidemias até a promoção de equidade no acesso à saúde, além de reforçar a importância de dados e tecnologias como bases para ações mais eficazes e equitativas em saúde pública.
Palavras-chave: Modelagem bayesiana; Vigilância Epidemiológica, Desigualdades sociais; Big data; Saúde pública; Estatística; Ciência de dados, Dados ambientais e climáticos, Linguagem de programação R.
Palavras-chave: Modelagem bayesiana; Vigilância Epidemiológica, Desigualdades sociais; Big data; Saúde pública; Estatística; Ciência de dados, Dados ambientais e climáticos, Linguagem de programação R.
ST2 - A Network dos ODS na Embrapa
A Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária – EMBRAPA, vinculada ao Ministério da Agricultura, Pecuária e Abastecimento – MAPA, tem como missão “Viabilizar soluções de pesquisa, desenvolvimento e inovação para a sustentabilidade da agricultura, em benefício da sociedade brasileira”. A EMBRAPA implantou na empresa a politica vinculada a Agenda 2030 da ONU que procura alinhar as suas ações de pesquisa a cada um dos 17 ODS de forma a promover a agropecuária brasileira como um importante setor para o protagonismo do desenvolvimento humano, econômico e ambiental, com foco na segurança alimentar e em alimentos seguros, produzidos com responsabilidade social e saúde única. A Embrapa instituiu a sua Rede ODS com olhar corporativo, tanto estratégico como operacional. Durante a sessão será feito uma abordagem geral sobre os ODS, suas metas e indicadores, com destaque de alguns casos de sucesso, de tecnologias e ações, desenvolvidas pela Embrapa, associadas a um ou mais ODS. Serão discutidas, também, algumas estatísticas dos ODS a nível mundial. Bem como, de que maneira a ciência de dados pode auxiliar no cumprimento das metas.
Palavras-chave: Agenda 2030, ODS, Agricultura, Sustentabilidade e Embrapa
Palavras-chave: Agenda 2030, ODS, Agricultura, Sustentabilidade e Embrapa
ST3 - Da Imagem à Decisão: Fenotipagem de alto rendimento e Ciência de Dados no melhoramento de plantas
O aumento populacional gera a necessidade de aumento da oferta de alimentos dos mais diversos. Em especial, em se tratando de alimentos de origem vegetal, destacam-se diversas culturas como o milho, a soja, o trigo e a cana-de-açúcar. Especificamente, o trigo é a base para a produção de pães e massas alimentícias, enquanto que a cana-de-açúcar contribui tanto para a produção de açúcar quanto para etanol. O aumento da produção alimentícia sem maiores danos ou invasões de áreas é possível quando se pensa no aumento da produtividade, de modo mais eficiente e econômico. Nesse sentido podemos falar sobre o melhoramento como forma de melhorar a oferta de alimentos sem ter que aumentar a área cultivada, mas sim melhorando a produtividade por meio de variedades geneticamente superiores. Atualmente tem-se buscado otimizar os programas de melhoramento genético por meio de técnicas de fenotipagem de alto rendimento e que, por meio de algoritmos computacionais, possam auxiliar o melhorista na tomada de decisão quanto à seleção dos genótipos mais adequados. Nesta sessão temática, serão abordados exemplos de aplicação, na cultura do trigo e da cana-de-açúcar, de uso de tecnologias de imagens multiespectrais e de espectros no infravermelho próximo como meio de otimizar as coletas de dados “indiretos” para seleção de genótipos nas etapas iniciais dos programas de melhoramento. Fechando a sessão, será apresentado um pacote computacional que permite, de maneira fácil, rápida e eficiente, as análises dos dados obtidos de imagens digitais.
Palavras-chave: eficiência de seleção; ganho genético; modelos de predição.
Palavras-chave: eficiência de seleção; ganho genético; modelos de predição.
ST4 - Sessão Butantan: Aplicação de métodos estatísticos para o desenvolvimento de vacinas
A vacina é uma estratégia eficiente de prevenção primária contra diversas doenças. No processo de desenvolvimento de uma nova vacina, são empregados métodos estatísticos para avaliar a relação risco/benefício.
O Instituto Butantan (IB) é o principal produtor de imunobiológicos do Brasil, trata-se de um grande centro de referência em: pesquisas biológicas, produção de soros e vacinas. O IB possui como objetivo pesquisar, desenvolver, fabricar e fornecer produtos e serviços para a saúde da população, além de ter como política: melhorar a eficiência na produção de biológicos, intensificar a produção de biológicos buscando parcerias, buscar a melhoria contínua do sistema de gestão, minimizar os desvios dos processos produtivos e divulgar e popularizar o ensino de ciências. Assim o IB visa proteger a saúde pública e proporcionar o acesso a vacinas para todos.
O IB, dentro do processo de desenvolvimento de imunobiológicos, realiza ensaios clínicos de Fase I, II, III e IV. Nesses estudos são avaliados desfechos tais como: segurança, eficácia/efetividade e imunogenicidade. Para a avaliação destes desfechos são aplicados métodos estatísticos que subsidiam as tomadas de decisão para aprovação da nova vacina junto à ANVISA.
Nesta sessão temática, iremos apresentar alguns estudos desenvolvidos, pelo IB, contra COVID-19, infecção pelo vírus da dengue e influenza, com ênfase nos delineamentos dos estudos e nas metodologias empregadas.
Ao final, espera-se que os participantes desta sessão temática tenham acesso a aplicações da ciência estatística em estudos reais de relevância à saúde pública.
Palavras-chave: COVID-19; vacinas; Dengue; Influenza; Saúde pública; Ensaio clínico; Estatística.
Palavras-chave: COVID-19; vacinas; Dengue; Influenza; Saúde pública; Ensaio clínico; Estatística.
ST5 - Riscos climáticos na agricultura: contribuições da Ciência de Dados
Com influências de diferentes comunidades, a Ciência de Dados evoluiu para fornecer percepções em muitos ambientes diferentes orientados por dados, incluindo as ciências agrária e climática. Nesta sessão, será apresentada uma breve revisão da Ciência de Dados e sua conexão com a agrometeorologia. Além disso, serão discutidos os rumos da área para quantificar os riscos das mudanças climáticas e discutidas algumas áreas chave de pesquisa em Estatística e métodos quantitativos na análise de riscos climáticos na agricultura. Especialistas explanarão sobre as técnicas usadas em zoneamentos agrícolas de risco climático, em análise de risco de doenças e de incêndios florestais e suas relações com as variáveis agrometeorológicas e as mudanças climáticas. O objetivo será mostrar como a Ciência de Dados é vital na nossa luta contra as alterações climáticas, através da criação de modelos e da análise de dados que permitem a avaliação de riscos, redução de perigos, adaptação às mudanças e orientação de políticas, na busca de um futuro sustentável.
Palavras-chave: Mudanças climáticas, análise de risco, agrometeorologia, zoneamento agrícola e florestal.
Palavras-chave: Mudanças climáticas, análise de risco, agrometeorologia, zoneamento agrícola e florestal.
ST6 - Dados que Cuidam: Estatística e Inteligência Artificial para a Saúde de Amanhã
A integração entre a Estatística e a área da Saúde possui, há muitos anos, um papel crucial no desenvolvimento de métodos, técnicas e modelos estatísticos. Tais pesquisas, também impulsionam avanços significativos em pesquisa e prática clínica. Em um cenário de crescente complexidade dos dados de saúde e a facilidade da coleta dos mesmos provenientes de fontes como registros hospitalares, ensaios clínicos e dados de sensores, a Estatística fornece as ferramentas adequadas para transformar esses dados em informações que auxiliem à tomada de decisões e na formulação de políticas de saúde mais eficazes.
A necessidade de avanços em modelagem estatística para dados médicos torna-se evidente frente aos desafios contemporâneos, como a análise de dados de larga escala, dados espaciais e informações de alta dimensionalidade. Essas novas demandas exigem modelos estatísticos inovadores, capazes de lidar com a estrutura do sistema de saúde, heterogeneidade dos dados e com incertezas inerentes à fatores biológicos.
Além disso, a aplicação de métodos estatísticos na área da saúde é fundamental para alcançar os Objetivos de Desenvolvimento Sustentável (ODS) da ONU, fornecendo evidências e análises necessárias para enfrentar os desafios de saúde, reduzir as desigualdades e promover o bem-estar em uma escala global. Especificamente nossa proposta de Seção Temática apresenta técnicas estatísticas que atuam diretamente nas ODS 3, 10 e 17.
Palavras-chave: Aprendizado Estatístico, Biomarcadores, Câncer, Correspondência de Dados, Estatística Espacial, Modelos de Linguagem de Grande Porte.
Palavras-chave: Aprendizado Estatístico, Biomarcadores, Câncer, Correspondência de Dados, Estatística Espacial, Modelos de Linguagem de Grande Porte.
ST7 - Sessão Brazilian Journal of Biometrics
Será feita uma breve apresentação da história e contexto atual da BJB, enquanto revista oficial da RBras. Além disso, serão apresentados os 2 melhores artigos publicados na BJB durante o ano de 2024.
ST8 - Aprendizado Estatístico de Máquina e Aplicações
As técnicas de Aprendizado Estatístico de Máquina, do inglês Statistical Machine Learning, têm recebido muita atenção nos últimos anos devido ao fato de automatizarem modelos analíticos com um bom poder preditivo e que podem ser aplicados para resolução de diversos problemas. Nesta sessão temática serão apresentados algumas metodologias de Aprendizado Estatístico e suas aplicações.
Palavras-chave: Aprendizado Estatístico; Aprendizado de Máquina.
Palavras-chave: Aprendizado Estatístico; Aprendizado de Máquina.
ST9 - Jovens Pesquisadores RBras - Políticas públicas: A formação do profissional em estatística e ciência de dados está de fato o preparando para a tomada de decisões?
A tomada de decisões pelo estado, governo ou qualquer órgão competente impacta diretamente o caminho trilhado pela comunidade. Contudo tais decisões devem ser feitas de forma clara, inteligente, precisa e que considere as consequências (sejam elas positivas ou negativas) geradas. Com isso o papel de um profissional que alinhe as demandas sociais e suas complexidades à técnicas que auxiliem nas melhores escolhas possui um impacto crucial neste processo. No atual contexto, com a alta geração de dados informativos acerca da sociedade, o uso de métricas e técnicas matemáticas e estatísticas são indispensáveis. Diante disso, durante esta mesa redonda traremos à luz como está a formação atual dos profissionais de estatística e ciência de dados e se de fato esta está colaborando para que o mercado receba profissionais qualificados para a tomada de decisões em políticas públicas e, caso contrário, o que deve ser proposto em termos de ensino para que o perfil do novo profissional destas áreas venha a ser condizente com tal demanda. Além deste eixo, também iremos abordar quais os impactos na qualidade da formação de tais profissionais quando se refere à políticas relacionadas principalmente ao crescimento econômico, da garantia de alimento no prato de todos, qualidade de vida e redução da pobreza em nosso país.
