Realização:
Sobre a Rede AIRP
Plataforma inteligente multicêntrica para triagem, encaminhamento e monitoramento da Reabilitação Pulmonar em doenças respiratórias crônicas.
As Doenças Respiratórias Crônicas (DRC), como a asma e a DPOC, representam uma das maiores ameaças à saúde pública brasileira, com elevada morbimortalidade, hospitalizações frequentes e custos significativos para o SUS. Apesar da eficácia comprovada da Reabilitação Pulmonar (RP), seu acesso enfrenta barreiras logísticas, geográficas e de recursos humanos.
A Rede AIRP desenvolverá uma plataforma inteligente multicêntrica, baseada em Inteligência Artificial, para integrar dados clínicos, prever risco e apoiar a triagem e o encaminhamento para RP em pacientes com DRC — interoperando com o AGHUx e a Rede Nacional de Dados em Saúde (RNDS) e respeitando a LGPD.
Pesquisa em IA e aprendizado de máquina
Modelos preditivos de exacerbações, estratificação automática de risco, recomendação clínica e IA explicável (SHAP, LIME) com auditoria de vieses.
Extensão e formação
Capacitação de profissionais e gestores do SUS, literacia em saúde digital, inclusão de populações vulneráveis e disseminação em código aberto.
Objetivos
Objetivo geral. Desenvolver, validar e implementar uma plataforma inteligente de telemonitoramento para pacientes com doenças respiratórias crônicas, baseada em Inteligência Artificial, no âmbito da Rede HU+, integrando pesquisa e extensão para fortalecer a capacidade do SUS, promover a equidade no acesso à tecnologia e formar recursos humanos de alta qualificação.
Pesquisa (IA / ML)
- Predição de exacerbações com alta acurácia
- Estratificação automática de risco
- Sistema de recomendação para intervenções personalizadas
- Predição de não adesão ao tratamento
- NLP sobre relatos de pacientes
- IA explicável (SHAP, LIME) e mitigação de vieses
- Avaliação de impacto clínico e custo-efetividade
Extensão
- Capacitar profissionais da Rede HU+ e da atenção primária
- Literacia em IA e saúde digital para pacientes e cuidadores
- Inclusão digital de populações vulneráveis
- Hackathons e desafios de inovação em saúde
- Observatório de IA e Equidade em Saúde
- Disseminação com política de código aberto
- Articulação com gestores do SUS
Cronograma
O projeto será executado ao longo de 48 meses, dividido em cinco fases estratégicas, integrando as atividades de pesquisa e extensão.
Planejamento e Desenvolvimento Inicial · Meses 1–9
Levantamento de requisitos e arquitetura da plataforma; configuração de ambiente seguro; integração inicial com AGHUx e RNDS; aprovação ética (CEP).
Piloto Multicêntrico · Meses 10–18
Implementação em dois a três hospitais universitários; treinamento das equipes locais; coleta inicial de dados clínicos e funcionais; testes e ajustes de interoperabilidade com a RNDS.
Expansão e Monitoramento Multicêntrico · Meses 19–30
Ampliação para todos os hospitais universitários parceiros; monitoramento remoto de pacientes; validação clínica dos modelos; auditoria de equidade algorítmica e mitigação de vieses.
Avaliação de Impacto · Meses 31–42
Análise dos indicadores clínicos, operacionais e econômicos; avaliação da efetividade da plataforma; ajustes nos modelos e nos fluxos de cuidado.
Disseminação e Sustentabilidade · Meses 43–48
Consolidação dos resultados; documentação técnica; disseminação científica; planejamento de sustentabilidade e expansão da solução.
Edital
Cronograma do edital
| Etapa | Período |
|---|---|
| Abertura do Edital | 13/08/2026 |
| Período de inscrições | 15/08/2026 a 18/08/2026 |
| Análise curricular | 20/08/2026 a 22/08/2026 |
| Divulgação dos candidatos classificados para entrevista | 24/08/2026 |
| Entrevistas | 26/08/2026 a 27/08/2026 |
| Divulgação do resultado preliminar | 28/08/2026 |
| Período de recurso | 29/08/2026 a 30/08/2026 |
| Divulgação do resultado final | 01/09/2026 |
| Convocação dos bolsistas | 02/09/2026 |
| Início das atividades | 05/09/2026 |
Candidatos aprovados
| Situação | Candidato | Nível |
|---|---|---|
| Aprovado | Christian Amarildo Amorim Morais | Iniciação Científica |
| Aprovado | Leonnardo Lair Tavares Gomes | Iniciação Científica |
| Aprovado | José Freire Falcão Neto | Mestrado |
| Aprovado | Yineth Daniela Botina Puerres | Mestrado |
| Aprovado | Flávio Rafael Trindade Moura | Doutorado |
| Aprovado | Igor Wenner Silva Falcão | Pós-Doutorado |
| Aprovado | Laura Maria Tomazi Neves | Pós-Doutorado |
Os candidatos aprovados receberão feedback e orientações sobre as próximas etapas por e-mail.