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Anais Principais do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS 2020)最新文献

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Aplicação de análise de sentimentos no Twitter para avaliação da percepção pública quanto a cloroquina 在Twitter上应用情感分析来评估公众对氯喹的看法
Anais Principais do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS 2020) Pub Date : 2020-09-15 DOI: 10.5753/sbcas.2020.11547
J. Olenscki, Fernando Xavier, Andrenise Acosta, A. Saraiva, M. Sallum
{"title":"Aplicação de análise de sentimentos no Twitter para avaliação da percepção pública quanto a cloroquina","authors":"J. Olenscki, Fernando Xavier, Andrenise Acosta, A. Saraiva, M. Sallum","doi":"10.5753/sbcas.2020.11547","DOIUrl":"https://doi.org/10.5753/sbcas.2020.11547","url":null,"abstract":"Durante a pandemia de COVID-19, diversas formas de tratamento têm sido testadas por pesquisadores. Dentre elas, destaca-se a cloroquina, que ganhou grande repercussão após declarações favoráveis feitas pelos presidentes do Brasil e dos Estados Unidos. Com o objetivo de analisar a opinião pública a respeito da cloroquina, esta pesquisa tem como objetivo analisar postagens a respeito desse medicamento em redes sociais através de aprendizado de máquina. De acordo com resultados preliminares, nota-se que estes métodos podem ser úteis na vigilância em saúde, auxiliando a gestão pública no monitoramento e avaliação da efetividade de suas atividades de comunicação, bem como combate as fake news.","PeriodicalId":291109,"journal":{"name":"Anais Principais do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS 2020)","volume":"9 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2020-09-15","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"124434178","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
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Impacto da Resolução na Detecção de Retinopatia Diabética com uso de Deep Learning 深度学习分辨率对糖尿病视网膜病变检测的影响
Anais Principais do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS 2020) Pub Date : 2020-09-15 DOI: 10.5753/sbcas.2020.11546
F. Moreira, B. Schaan, Josiane Schneiders, Mateus Reis, M. Serpa, P. Navaux
{"title":"Impacto da Resolução na Detecção de Retinopatia Diabética com uso de Deep Learning","authors":"F. Moreira, B. Schaan, Josiane Schneiders, Mateus Reis, M. Serpa, P. Navaux","doi":"10.5753/sbcas.2020.11546","DOIUrl":"https://doi.org/10.5753/sbcas.2020.11546","url":null,"abstract":"No contexto dos sistemas de saúde, a prevenção é uma das maneiras mais eficazes evitar a progressão de doenças. Muitas delas podem ser tratadas quando diagnosticadas em estágio inicial. A demanda por exames preventivos está aumentando e não consegue-se atender essa demanda com eficiência pelos médicos sobrecarregados. Portanto, existe a necessidade de uma metodologia para automatizar e aumentar a eficiência de exames de triagem. Neste artigo, discutimos o desenvolvimento de redes neurais convolucionais profundas para detectar retinopatia diabética, e o impacto da resolução de imagem e da rede na precisão de predição. Atingimos 0,93 de área sob a curva de característica operacional do receptor ao aumentar a resolução da arquitetura inception v3.","PeriodicalId":291109,"journal":{"name":"Anais Principais do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS 2020)","volume":"1 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2020-09-15","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"131136179","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
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Uma Análise na Classificação de Risco em Hospitais de Pronto Atendimento 急诊医院风险分类分析
Anais Principais do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS 2020) Pub Date : 2020-09-15 DOI: 10.5753/sbcas.2020.11497
João Paulo da Silva Funchal, C. Billa, D. Adamatti
{"title":"Uma Análise na Classificação de Risco em Hospitais de Pronto Atendimento","authors":"João Paulo da Silva Funchal, C. Billa, D. Adamatti","doi":"10.5753/sbcas.2020.11497","DOIUrl":"https://doi.org/10.5753/sbcas.2020.11497","url":null,"abstract":"O presente trabalho apresenta um estudo de caso sobre o uso da técnica de mineração com a classificação de risco em um hospital público de pronto atendimento. Atualmente, o hospital utiliza o padrão de acolhimento proposto pelo (Sistema Único de Saúde), onde busca priorizar os casos mais graves para agilizar seu atendimento. O sistema, com base em parâmetros, sugere uma classificação ao paciente e cabe ao responsável pela classificação concordar ou não com a sugestão, podendo assim mudar a classificação do paciente. O trabalho consiste em interpretar os padrões de classificação dos pacientes, para que assim possam ser otimizados as etapas de classificação, de modo que a triagem, que atualmente necessita de quatro etapas, possa chegar a um resultado ao enfermeiro sem a necessidade de informar os qualificadores da classificação, diminuindo o tempo de atendimento e os riscos do paciente, bem como tornar a forma de sugestão da classificação mais próxima do que o enfermeiro classifica. Durante a execução deste trabalho foi possíıvel observar uma divergência muito grande em relação a sugestão do sistema com relação à classificação registrada pelo enfermeiro. O resultado encontrado com as regras obteve uma acurácia de 80%.","PeriodicalId":291109,"journal":{"name":"Anais Principais do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS 2020)","volume":"110 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2020-09-15","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"114365135","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
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Análise comparativa da influência dos espaços de cores na segmentação multi-classe de Whole Slide Imaging do câncer de mama utilizando deep learning 深度学习对乳腺癌全幻灯片成像多类分割影响的比较分析
Anais Principais do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS 2020) Pub Date : 2020-09-15 DOI: 10.5753/sbcas.2020.11508
F. Zeiser, Cristiano Costa, G. Ramos, Adriana V. Roehe, Henrique Bohn, I. Santos, R. Righi
{"title":"Análise comparativa da influência dos espaços de cores na segmentação multi-classe de Whole Slide Imaging do câncer de mama utilizando deep learning","authors":"F. Zeiser, Cristiano Costa, G. Ramos, Adriana V. Roehe, Henrique Bohn, I. Santos, R. Righi","doi":"10.5753/sbcas.2020.11508","DOIUrl":"https://doi.org/10.5753/sbcas.2020.11508","url":null,"abstract":"O diagnóstico em estágios iniciais normalmente resulta em um prognóstico melhor nos casos de câncer. Atualmente, a análise histopatológica e o padrão ouro para o diagnóstico, estadiamento e definição do tratamento de neoplasias de mama. Contudo, a técnica possui algumas restrições que dificultam o processo de análise pelo patologista, como diferentes protocolos de coloração, variações de coloração nas lâminas, e sobreposição de tecidos. Assim, a representação computacional das cores pode exercer uma influência significativa no comportamento dos modelos convolucionais. Desta forma, este estudo propõe uma análise comparativa da influência de quatro espaços de cores (RGB, HSV, YCrCb e LAB) para a segmentação multi-classe de Whole Slide Imaging (WSI) do câncer de mama. A metodologia proposta e composta por uma etapa de pré-processamento das WSI, data augmentation e multi- segmentação utilizando a arquitetura convolucional U-Net com uma ResNet-50 pré-treinada como codificador. Os resultados obtidos demonstram que o espaço de cores HSV apresentou de maneira geral índices melhores para a segmentação das WSI utilizando a metodologia proposta neste estudo.","PeriodicalId":291109,"journal":{"name":"Anais Principais do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS 2020)","volume":"3 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2020-09-15","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"125408875","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
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Identificando Sinais de Estresse Pós-traumático Utilizando Dados Fisiológicos e Técnicas de Regressão 利用生理数据和回归技术识别创伤后应激的迹象
Anais Principais do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS 2020) Pub Date : 2020-09-15 DOI: 10.5753/sbcas.2020.11509
Luiz Carlos de Ponte Junior, Débora C. Muchaluat-Saade, Alexandre Plastino, Rita C. Alves, Liana C. L. Portugal, L. Oliveira, M. Pereira
{"title":"Identificando Sinais de Estresse Pós-traumático Utilizando Dados Fisiológicos e Técnicas de Regressão","authors":"Luiz Carlos de Ponte Junior, Débora C. Muchaluat-Saade, Alexandre Plastino, Rita C. Alves, Liana C. L. Portugal, L. Oliveira, M. Pereira","doi":"10.5753/sbcas.2020.11509","DOIUrl":"https://doi.org/10.5753/sbcas.2020.11509","url":null,"abstract":"Diversos estudos propõem aplicar técnicas computacionais à área da saúde para auxiliar médicos em seus diagnósticos. Este artigo propõe aplicar mineração de dados para identificar sinais de estresse pós-traumático baseado em dados fisiológicos. Para avaliar a proposta, foram usados dados de indivíduos que vivenciaram eventos traumáticos. Estes indivíduos tiveram seus sinais de frequência cardíaca e condutância da pele coletados durante a visualização de imagens com e sem cenas violentas. Foram utilizados algoritmos de regressão para predizer os valores da escala PCL-C dos indivíduos e identificar uma possível correlação entre os dados e a escala. O algoritmo IBk (k = 4) obteve o melhor coeficiente de correlação 0,4164 (p-value = 0,001).","PeriodicalId":291109,"journal":{"name":"Anais Principais do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS 2020)","volume":"352 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2020-09-15","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"123331136","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
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Uma abordagem de detecção de atividade maliciosa em ambientes hospitalares 一种检测医院环境中恶意活动的方法
Anais Principais do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS 2020) Pub Date : 2020-09-15 DOI: 10.5753/sbcas.2020.11529
C. Lélis, Lourenço Pereira, C. Marcondes
{"title":"Uma abordagem de detecção de atividade maliciosa em ambientes hospitalares","authors":"C. Lélis, Lourenço Pereira, C. Marcondes","doi":"10.5753/sbcas.2020.11529","DOIUrl":"https://doi.org/10.5753/sbcas.2020.11529","url":null,"abstract":"A complexidade do ambiente hospitalar e os recursos escassos constituem desafios enfrentados pelos gestores de TI e de segurança cibernética. O setor da Saúde vem recebendo cada vez mais atenção, sofrendo com atividades maliciosas que levam a violação de dados sensíveis. Este artigo apresenta uma abordagem para detectar atividade maliciosa em ambiente hospitalar por meio de classificador baseado em Árvore de Decisão. O modelo foi treinado com dados de simulações executadas a partir da dinâmica de sistemas de ambiente hospitalar. Foram conduzidos experimentos de avaliação, utilizando o f1-score como métrica, com resultados satisfatórios onde o classificador tende a convergir a partir de 100 réplicas de simulação.","PeriodicalId":291109,"journal":{"name":"Anais Principais do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS 2020)","volume":"48 11","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2020-09-15","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"131791610","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
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Interpretação e reconhecimento de padrões para avaliação de dor em imagens faciais de recém-nascidos 新生儿面部图像疼痛评估模式的解释与识别
Anais Principais do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS 2020) Pub Date : 2020-09-15 DOI: 10.5753/sbcas.2020.11521
Pedro Orona, Davi Fabbro, T. Heiderich, Marina Barros, R. Balda, Ruth Guinsburg, C. Thomaz
{"title":"Interpretação e reconhecimento de padrões para avaliação de dor em imagens faciais de recém-nascidos","authors":"Pedro Orona, Davi Fabbro, T. Heiderich, Marina Barros, R. Balda, Ruth Guinsburg, C. Thomaz","doi":"10.5753/sbcas.2020.11521","DOIUrl":"https://doi.org/10.5753/sbcas.2020.11521","url":null,"abstract":"Analisar a dor em recém-nascidos se tornou um estudo de relevância nas últimas décadas dada a impossibilidade de se conseguir indicar objetivamente qual a localização e intensidade deste fenômeno doloroso. Neste contexto, o objetivo deste trabalho e desenvolver um arcabouço computacional de interpretação e reconhecimento de padrões em imagens de faces para avaliação automática de dor em bebês a termo. Sendo que, o arcabouço desenvolvido aqui, obteve uma taxa de acerto (limite superior) de aproximadamente 96% para a base COPE e 77% para a base UNIFESP.","PeriodicalId":291109,"journal":{"name":"Anais Principais do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS 2020)","volume":"22 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2020-09-15","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"133941348","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
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Projeto HistoQuiz: Desenvolvendo um Jogo Voltado para o Ensino de Histologia HistoQuiz项目:开发一款针对组织学教学的游戏
Anais Principais do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS 2020) Pub Date : 2020-09-15 DOI: 10.5753/sbcas.2020.11538
M. Bastos, M. Andrade, Victória O. Gomes, V. Sarinho
{"title":"Projeto HistoQuiz: Desenvolvendo um Jogo Voltado para o Ensino de Histologia","authors":"M. Bastos, M. Andrade, Victória O. Gomes, V. Sarinho","doi":"10.5753/sbcas.2020.11538","DOIUrl":"https://doi.org/10.5753/sbcas.2020.11538","url":null,"abstract":"O ensino de histologia requer o contato dos alunos com lâminas histológicas, o que ocorre basicamente nas aulas práticas de microscopia. Esse contato fica limitado ao tempo da aula, que muitas vezes é reduzido, e a aquisição de lâminas de diversos órgãos que devem ser disponibilizadas para a observação individual, cuja quantidade e variedade também é reduzida. A absorção desse conteúdo pode ser facilitada com o uso das Tecnologias de Informação e Comunicação (TICs), que constituem ferramentas de fácil acesso e uso contínuo, propiciando assim motivação, participação e interação com esse material. Buscando promover uma maneira de exercitar, o presente artigo elucida as etapas seguidas para o desenvolvimento do HistoQuiz, um jogo digital mobile criado para transmitir conhecimentos relacionados a histologia","PeriodicalId":291109,"journal":{"name":"Anais Principais do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS 2020)","volume":"5 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2020-09-15","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"127861915","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
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Uma Abordagem Para Detecção de Nódulos Pulmonares Baseada em Aprendizado Profundo 一种基于深度学习的肺结节检测方法
Anais Principais do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS 2020) Pub Date : 2020-09-15 DOI: 10.5753/sbcas.2020.11524
E. Silva, L. França, Marcelo Oliveira, Fabiane Queiroz, R. Cavalcante
{"title":"Uma Abordagem Para Detecção de Nódulos Pulmonares Baseada em Aprendizado Profundo","authors":"E. Silva, L. França, Marcelo Oliveira, Fabiane Queiroz, R. Cavalcante","doi":"10.5753/sbcas.2020.11524","DOIUrl":"https://doi.org/10.5753/sbcas.2020.11524","url":null,"abstract":"O câncer de pulmão é o tipo de câncer que mais causa mortes no mundo, o que justifica a necessidade de uma rápida identificação. Os diagnósticos do câncer de pulmão podem ser realizado por especialistas através da análise de imagens de tomografia computadorizada (TC) do tórax do paciente. Esse diagnostico envolve duas tarefas importantes: (i) a detecção de nódulos existentes e (ii) a classificação destes nódulos em maligno ou benigno, caso existam. Neste trabalho investigamos como detectar nódulos pulmonares em imagens de TC 2D com o uso de redes neurais convolucionais (CNN) e analise de componentes principais (PCA). A principal contribuição desse trabalho é um método de detecção aplicado a imagens de TC 2D que apresenta acurácia próxima a métodos aplicados a imagens 3D e, consequentemente computacionalmente mais caros. Os resultados apresentaram 86% de sensibilidade na identificação de nódulos pulmonares.","PeriodicalId":291109,"journal":{"name":"Anais Principais do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS 2020)","volume":"8 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2020-09-15","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"124495991","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
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SmartRES - Uma plataforma IoT para Monitoramento Inteligente em Saúde e sua Aplicação no Contexto da COVID-19 SmartRES -用于智能健康监测及其在COVID-19背景下的应用的物联网平台
Anais Principais do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS 2020) Pub Date : 2020-09-15 DOI: 10.5753/sbcas.2020.11522
V. Barbosa, H. Ferreira, Leonardo Gomes, F. Gomes, I. Barreto, Odorico Monteiro, M. Oliveira
{"title":"SmartRES - Uma plataforma IoT para Monitoramento Inteligente em Saúde e sua Aplicação no Contexto da COVID-19","authors":"V. Barbosa, H. Ferreira, Leonardo Gomes, F. Gomes, I. Barreto, Odorico Monteiro, M. Oliveira","doi":"10.5753/sbcas.2020.11522","DOIUrl":"https://doi.org/10.5753/sbcas.2020.11522","url":null,"abstract":"O Ministério da Saúde no Brasil lançou o conceito de Conjunto Mínimo de Dados (CMD), ferramenta que integrara o registro dos dados do paciente em um layout único. Por outro lado, os planos de saúde privados têm adotado diferentes abordagens na implantação dos Registros Eletrônicos de Saúde (RES), utilizando diferentes padrões de interoperabilidade semântica. Nesse contexto, o SmartRES propõe uma plataforma inteligente de gestão em saúde, que permitirá a interoperabilidade de diferentes RES públicos e privados. Com o SmartRES as informações clínicas de um usuário poderão ser acessadas a qualquer hora e lugar. Serviços inteligentes do SmartRES poderão alertar o usuário na prevenção e predição de problemas clínicos a partir do cruzamento de seu histórico, com dados em tempo real. Finalmente, o trabalho apresenta o uso da plataforma SmartRES no novo contexto da COVID-19.","PeriodicalId":291109,"journal":{"name":"Anais Principais do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS 2020)","volume":"7 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2020-09-15","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"115751856","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
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