Workshops
Sessão Única
8 de setembro | 13h30-14h30
Resumo:
Biomedical hardware and software is becoming increasingly more pervasive, mostly due to the fast growth and widespread adoption of smart wearable devices. These are capable of recording health data of clinical relevance virtually in an always-on/always connected approach. However, multiple limitations can hinder the use of such devices in extreme scenarios; these include limited battery lifetime, abandonment, and requiring active and repeated involvement of individuals in self-testing. To address some of these limitations, a new approach is emerging, in which sensors are integrated in external objects rather than on the individual. In this talk we will focus on this “invisibles” (or off-the-person) approach, which is an enabler for a new paradigm in health monitoring where biomedical sensors are an integral part of peoples’ daily routines and integrated with the environment, objects and/or appliances.
Formador: Hugo Silva
O Hugo é um inventor, investigador e empreendedor premiado, co-fundador de várias empresas inovadoras de base tecnológica e que desenvolvem actividade nas áreas de dispositivos biomédicos e ciência de dados para saúde. É Doutorado em Engenharia Electrotécnica e de Computadores pelo Instituto Superior Técnico (IST), Universidade de Lisboa (UL), e investigador no IT – Instituto de Telecomunicações (http://www.it.pt/person_detail_p.asp?id=1293) desde 2004.
Tanto a nível técnico como científico, tem contribuído e participado ativamente em mais de 50 projetos nacionais e internacionais, financiados por programas como o Horizonte 2020, Portugal 2020, Fundação para a Ciência e Tecnologia (FCT), e várias outras fontes públicas e privadas tais como BBC, Vodafone, ou Nokia. O Hugo tem 7 patentes concedidas e publicou mais de 200 artigos em revistas internacionais com revisão por pares, conferências internacionais com arbitragem científica e capítulos de livros.
Os seus interesses principais incluem investigação em instrumentação e aquisição de biossinais, engenharia de sistemas biomédicos, processamento de sinais e aprendizagem automática. O seu trabalho foi distinguido internacionalmente e nacionalmente com vários prémios, incluindo o “Career Award alumniIPS”, o “Best Industrial and Enabling Technology” no DG-CONNECT Innovation Radar Prize da Comissão Europeia, ou o Prémio de Inovação Jovem Engenheiro da Ordem dos Engenheiros, só para citar alguns.
Resumo:
Neste workshop irão ser apresentadas técnicas de processamento de sinal aplicadas a sinais biomédicos, dando enfoque à sua aplicação em saúde, nomeadamente em aplicações em saúde digital. Os alunos são convidados a levar o seu computador para acompanhar as atividades de programação em Python.
Formadora: Ana Rita Londral
Ana Londral é professora auxiliar na Faculdade de Ciências e Tecnologias da Universidade Nova de Lisboa e diretora do Laboratório Colaborativo Value for Health CoLAB. Tem licenciatura em Engenharia Electrotécnica e de Computadores (Instituto Superior Técnico, Universidade de Lisboa), mestrado em Engenharia da Saúde (Universidade Católica Portuguesa) e doutoramento em Ciências Biomédicas / Neurociências (Faculdade de Medicina, Universidade de Lisboa).
Tem 20 anos de experiência a trabalhar em estreita colaboração com universidades, associações de doentes e empresas para o desenvolvimento e aplicação de tecnologias que contribuem apoiar a qualidade de vida e impulsionar a transformação digital na Saúde. Participou em diversos projetos de I&D nacionais e internacionais com equipas multidisciplinares. Nas suas atividades, dá prioridade a relações colaborativas e interdisciplinares, com foco em ferramentas e métodos de aplicação em contextos reais da Saúde, com o envolvimento das equipas clínicas, doentes e cidadãos em geral.
Formador: Federico Guede Fernández
Federico Guede Fernández é investigador responsável pela área de Ciência de Dados do Laboratório Colaborativo Value for Health. Recebeu o título de Engenharia de Telecomunicações e o doutorado da Universitat Politècnica de Catalunya (UPC), Barcelona, Espanha, em 2012 e 2018, respectivamente. É o Responsável da Ciência de Dados no Value for Health CoLAB para apoiar a investigação com dados de saúde, em projetos e colaborações com prestadores de cuidados de saúde, doentes e investigadores. Antes de ingressar no Value for Health CoLAB, ele foi investigador de pós-doutorado em processamento de sinais biomédicos e aprendizagem automática no Grupo de Instrumentação Eletrónica e Biomédica da UPC e completou uma bolsa de pós-doutorado em investigação em aprendizagem profunda para visão computacional no Laboratório de Instrumentação, Engenharia Biomédica e Física das Radiações da Universidade Nova de Lisboa. As suas áreas de interesse na investigação são inteligência artificial, saúde digital e processamento de sinais biomédicos.
Resumo:
A formação SQL e Saúde: uma Jornada Biomédica oferece uma introdução abrangente ao mundo das bases de dados e ao uso do SQL, com foco especial na aplicação prática na área da saúde.
Pré-requisitos: Computador com MySQL Workbench instalado. [Para instalar este software seguir os passos apresentados nestes websites para windows e mac, respetivamente: https://dev.mysql.com/doc/workbench/en/wb-installing-windows.html , https://dev.mysql.com/doc/workbench/en/wb-mac.html
Formador: David Sousa
David Sousa é membro do Departamento de Projetos da EPIC Junior desde 2023, frequenta a licenciatura em Engenharia e Gestão de Sistemas de Informação na Universidade do Minho.
Formadora: Madalena Passos
Madalena Passos é membro do Departamento de Projetos da EPIC Júnior desde 2022, é licenciada em Engenharia Biomédica pela Universidade do Minho, seguindo neste ano letivo para o mestrado em Informática Médica da mesma instituição.
Resumo:
Neste workshop prático, intitulado “Hands-On Workshop: Exploring Robotic and Edge AI applications in Telemedicine & Telerehabilitation”, o Instituto Pedro Nunes tem como objetivo apresentar aos estudantes de Engenharia Biomédica as inovações tecnológicas presentes no TrainR4U e no Facerehab. Durante o evento, os participantes terão a oportunidade de interagir diretamente com essas soluções inovadoras, bem como compreender o impacto delas na área da saúde. No âmbito do Facerehab, os participantes poderão testar uma forma de telereabilitação para paralisia facial. Já através do TrainR4U, eles terão a oportunidade de participar de uma demonstração de ecografia à distância. Assim, o workshop abordará de forma prática e concreta as aplicações avançadas da robótica e inteligência artificial (IA) em áreas críticas como telemedicina e telereabilitação.
Formador: Guilherme Correia
Formadora: Marina Salomão
Sessão Dupla
9 de setembro | 14h30-17h00
Parte 1&2
Resumo:
O workshop “ML x Saúde: Da Teoria à Prática ft. Engenharia Biomédica” está desenhado para apresentar os conceitos fundamentais de Machine Learning (ML) e a sua interseção com a Engenharia Biomédica. A primeira parte será dedicada a uma introdução teórica que cobre os fundamentos de ML, diversas aplicações na saúde e desafios éticos e regulamentares associados, proporcionando uma visão abrangente do potencial e das limitações do uso de ML na área da saúde. A segunda parte do workshop é inteiramente prática e permite aos participantes aplicarem os conhecimentos adquiridos através de três casos concretos. Cada caso focará numa modalidade diferente de dados – tabulares, séries temporais e imagens – relevante para a Engenharia Biomédica. Será uma oportunidade para os participantes contactarem com grande parte do ciclo de um projeto de ML, desde o pré-processamento de dados até à avaliação do desempenho dos modelos treinados.
Pré-requisitos: O workshop é projetado para ser acessível, apenas sendo necessário um computador portátil e conhecimento básico de Python; não é preciso instalar qualquer software adicional. Quanto ao computador, os participantes poderão realizar a parte prática a pares, pelo que um computador por cada 2 alunos será suficiente, ainda que se encoraje o hands-on individual.
Formador: Pedro Madeira
Pedro Madeira é Machine Learning Researcher no centro de investigação Fraunhofer Portugal AICOS, focando o seu trabalho em técnicas de IA Responsável, como avaliação de enviesamentos e justiça (ML bias & fairness) e explicabilidade de modelos inteligentes (Explainable AI). Concluiu o Mestrado em Engenharia Biomédica em 2022, na FCT NOVA – School of Science and Technology, com a apresentação e defesa da dissertação “Using eye-tracking data to study models of attention and decision-making”. No último trimestre de 2022 realizou um período de investigação na Carnegie Mellon University (CMU), Pittsburgh, EUA, de onde resultou o desenvolvimento da framework ZEBRA, responsável por gerar explicações baseadas em conceitos interpretáveis para casos raros, com aplicação em imagens médicas de citologia cervical.
Parte 1 - From concept to printed part: notes on Designing for Additive Manufacturing
Resumo:
Este workshop proporciona uma introdução à impressão 3D, focando-se na impressão de próteses. Será mostrado o workflow de criação de uma prótese, desde o CAD à peça impressa, bem como boas práticas e lições retiradas da experiência do 3D Printing Centre for Health.
Formador: Bruno Soares
Bruno Soares licenciou-se em Engenharia Mecânica pelo Instituto Superior Técnico em 2007. Posteriormente, ingressou no programa doutoral MiT Portugal, completando o doutoramento em 2015.
Atualmente, Bruno Soares é Professor Auxiliar, do Departamento de Engenharia Mecânica e Industrial da Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade NOVA de Lisboa (FCT-UNL), sendo responsável por unidades curriculares de desenho técnico e fabrico aditivo em várias licenciaturas. É atualmente o responsável pelo laboratório de impressão 3D e engenharia inversa, sendo o seu foco de investigação a manufatura aditiva aplicada à saúde.
Parte 2 - From EMG signals to Prosthesis control
Resumo:
Este workshop será iniciado com uma breve apresentação sobre os desafios relativos a próteses ativos. Irão ser mostrados sinais EMG previamente adquiridos e irão ser explorados os métodos de pré-processamento desses dados. Posteriormente, irão ser explorados algoritmos de machine learning para classificar diferentes movimentos durante aquisições e ativar uma prótese baseada nessa classificação.
Pré-requisitos: Computador com Matlab instalado e funcional
Formador: Nuno Matela
Nuno Matela licenciou-se em Engenharia Física Tecnológica pelo Instituto Superior Técnico em 2002. Depois de completar este ciclo, ingressou no programa doutoral em Biofísica da Faculdade de Ciências da Universidade de Lisboa (FCUL) e completou o doutoramento em Engenharia Biomédica e Biofísica pela mesma faculdade em 2008.
Durante o doutoramento trabalhou no desenvolvimento de algoritmos de reconstrução iterativos para mamografia por emissão de positrões, integrado num projecto internacional que levou à construção de dois protótipos para diagnóstico de cancro da mama baseados nesta tecnologia.
Atualmente, Nuno Matela é Professor Auxiliar, do Departamento de Física da FCUL, sendo responsável por unidades curriculares principalmente do Mestrado e da Licenciatura em Engenharia Biomédica e Biofísica. É atualmente o coordenador da licenciatura com o mesmo nome. O seu principal tópico de investigação é o processamento de imagem e sinais biomédicos.
Formadora: Ema Lopes
Entidade: FCUL
Ema Lopes acabou o mestrado em Engenharia Biomédica e Biofísica na Faculdade de Ciências da Universidade de Lisboa em 2022. Durante a sua vida académica esteve envolvida em vários projetos que lhe permitiram ganhar mais alguns conhecimentos na área do empreendedorismo, programação e biotecnologia. A sua dissertação de mestrado foi focada principalmente na otimização de uma prótese mioelétrica de baixo custo, que envolvia o processamento de sinais eletromiográficos e o desenvolvimento de algoritmos de machine learning com o principal objetivo de identificar e classificar os diferentes movimentos do dedo. Recentemente, integrou uma consultora, a Timestamp na qual já trabalha há um ano e meio. O seu dia a dia foca-se especialmente no desenvolvimento e aplicação de soluções tecnológicas aos diferentes clientes na área financeira, através do uso de ferramentas da Oracle e SQL.
Parte 1&2
Resumo:
Numa época em que o ritmo da inovação tecnológica e de introdução de novos produtos cirúrgicos se pode tornar difícil de acompanhar, têm surgido formas cada vez mais inovadoras de apoiar a formação dos profissionais de saúde, destacando-se o Treino em Realidade Virtual. No workshop “Realidade Virtual no Bloco Operatório: um grande salto no treino cirúrgico”, os participantes vão poder perceber de que forma é que esta tecnologia tem sido utilizada como ferramenta de ensino e treino cirúrgico. Através desta experiência imersiva, os participantes vão ser transportados para o bloco operatório, onde vão poder aprender sobre novos produtos e procedimentos cirúrgicos.
Formadora: Leonor Correia
Leonor Correia conclui o Mestrado Integrado em Bioengenharia na Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto. Atualmente trabalha na Johnson&Johnson como representante de vendas na área dos dispositivos médicos, mais especificamente em soluções e tecnologias para cirurgia aberta e laparoscópica.
