Linha de pesquisa

Análises Avançadas de Dados Brasileiros sobre Drogas com Inteligência Artificial e Translação para a Clínica

Resumo

Objetivos Gerais: Unificando bancos de dados previamente coletados, e através da aplicação de algoritmos de aprendizagem de máquina e modelos estatísticos robustos: Avaliar possíveis marcadores de adesão ao tratamento e de tipo de alta hospitalar em usuários de substâncias psicoativas e avaliar possíveis marcadores de comportamentos de risco no trânsito em amostras de condutores brasileiros.
Objetivos Específicos: Ajustar um modelo associativo entre tempo de permanência na internação e marcadores como: comorbidades psiquiátricas, biomarcadores, características sociodemográficas, perfil do consumo de substâncias, traumas na infância e transtornos do eixo I. Ajustar um modelo associativo entre comportamentos de risco no trânsito (ex: dirigir sob efeito de substâncias psicoativas) e marcadores como: características sociodemográficas, perfil de consumo de substâncias, biomarcadores e escores de impulsividade.

Investigadores principais:

Felix Kessler, Flavio Pechansky

Equipe de pesquisa:

Financiadores:

SENAD

Início do projeto:

Abril de 2018

Término do projeto:

Março de 2021