Guia completo com 70 temáticas para TCC em Ciência de Dados aplicada à Saúde
- Prof. Bruna
- 28 de set.
- 4 min de leitura
A Ciência de Dados tem revolucionado o setor da saúde ao permitir a análise de grandes volumes de dados clínicos, epidemiológicos e genômicos, promovendo decisões mais assertivas, personalização de tratamentos e otimização de processos hospitalares. Este guia reúne 70 ideias de TCC voltadas à aplicação de técnicas de análise de dados, aprendizado de máquina, inteligência artificial e big data em saúde, permitindo que estudantes explorem desde diagnósticos preditivos até gestão hospitalar e políticas de saúde pública.
Categorias de Temáticas
1. Diagnóstico e Previsão de Doenças
Modelos preditivos para detecção precoce de diabetes.
Análise de dados para previsão de doenças cardíacas.
Algoritmos de aprendizado de máquina para diagnóstico de câncer de mama.
Previsão de surtos de doenças infecciosas usando séries temporais.
Modelos de classificação de doenças neurológicas a partir de imagens de ressonância magnética.
Inteligência artificial para detecção precoce de Alzheimer.
Previsão de risco de AVC em pacientes com hipertensão.
Análise de padrões genômicos para detecção de predisposição a doenças hereditárias.
Ferramentas de mineração de dados para diagnóstico de doenças autoimunes.
Modelagem preditiva de complicações em pacientes com COVID-19.
2. Imagens Médicas e Processamento de Sinais
Detecção automática de tumores em imagens de tomografia computadorizada.
Segmentação de órgãos em imagens médicas usando deep learning.
Análise de ECG com técnicas de aprendizado de máquina.
Reconhecimento de padrões em ultrassonografias fetais.
Classificação de lesões dermatológicas através de imagens.
Detecção de fraturas ósseas em radiografias usando CNNs.
Reconhecimento de padrões em sinais de EEG para epilepsia.
Extração de informações relevantes de imagens oftalmológicas.
Análise de imagens endoscópicas para diagnóstico precoce de câncer gastrointestinal.
Técnicas de visão computacional para monitoramento de feridas crônicas.
3. Medicina Personalizada e Genômica
Aplicação de big data na medicina personalizada.
Previsão de resposta a tratamentos oncológicos usando dados genômicos.
Análise de polimorfismos genéticos para predisposição a doenças.
Modelos de recomendação de medicamentos com base em histórico genético.
Identificação de biomarcadores usando técnicas de machine learning.
Predição de mutações genéticas associadas a doenças raras.
Integração de dados clínicos e genômicos para personalização do tratamento.
Análise de transcriptômica para diagnóstico precoce de doenças.
Ferramentas de mineração de dados para estudos de farmacogenômica.
Aplicações de aprendizado profundo na interpretação de sequências genéticas.
4. Saúde Pública e Epidemiologia
Previsão de epidemias utilizando séries temporais e machine learning.
Análise de determinantes sociais da saúde usando big data.
Monitoramento de doenças infecciosas com dados de redes sociais.
Modelos de risco populacional para doenças crônicas.
Análise de eficácia de políticas públicas de vacinação.
Estudo de padrões de mortalidade utilizando clustering.
Ferramentas de análise geoespacial para saúde pública.
Avaliação de impacto de campanhas de prevenção em saúde.
Modelos preditivos para sobrecarga hospitalar em pandemias.
Análise de dados ambientais e sua relação com saúde respiratória.
5. Gestão Hospitalar e Otimização
Previsão de ocupação de leitos hospitalares.
Otimização de escalas de profissionais de saúde usando algoritmos.
Análise de fluxo de pacientes para melhoria de atendimento.
Previsão de consumo de medicamentos em hospitais.
Modelos preditivos de readmissão hospitalar.
Ferramentas de análise de custo-efetividade de tratamentos.
Monitoramento de infecções hospitalares com big data.
Análise de satisfação do paciente utilizando mineração de texto.
Otimização de processos administrativos em unidades de saúde.
Previsão de emergências médicas em pronto-socorros.
6. Telemedicina e Wearables
Análise de dados de dispositivos vestíveis para monitoramento de saúde.
Previsão de crises cardíacas com smartwatches.
Detecção precoce de distúrbios do sono usando wearables.
Ferramentas de IA para triagem remota de pacientes.
Previsão de quedas em idosos com sensores inteligentes.
Monitoramento remoto de pressão arterial e glicemia.
Análise de padrões de atividade física e saúde cardiovascular.
Uso de dados de telemedicina para melhoria de diagnósticos.
Modelos de recomendação para gestão de doenças crônicas.
Aplicações de aprendizado de máquina em fisioterapia remota.
7. Ética, Segurança e Privacidade em Saúde Digital
Garantia de privacidade em análises de dados de saúde.
Ética em inteligência artificial aplicada à saúde.
Avaliação de viés em algoritmos de diagnóstico médico.
Segurança de dados em sistemas de telemedicina.
Técnicas de anonimização de dados clínicos.
Uso de blockchain para registro seguro de prontuários.
Avaliação de impactos de decisões automatizadas em saúde.
Transparência em modelos preditivos médicos.
Regulamentação de IA na saúde: desafios e oportunidades.
Gestão de consentimento de pacientes em plataformas digitais.
FAQ – Ciência de Dados em Saúde
1. Posso desenvolver um TCC em Ciência de Dados mesmo sem experiência em programação?
Sim. É possível focar em análise de dados usando ferramentas visuais ou bibliotecas prontas como Orange ou RapidMiner. Entretanto, conhecimentos básicos em Python ou R são recomendáveis.
2. Que tipos de dados posso usar?
Podem ser dados clínicos, genômicos, epidemiológicos, de sensores ou datasets públicos de saúde, como do IBGE, DATASUS, Kaggle ou UCI Machine Learning Repository.
3. É necessário trabalhar com inteligência artificial?
Não obrigatoriamente. Você pode realizar análise estatística, visualização de dados, mineração de dados ou modelagem preditiva usando técnicas clássicas.
4. Como garantir que meu estudo seja ético?
Sempre anonimizar os dados, obter aprovações do comitê de ética quando necessário e respeitar normas de LGPD e HIPAA (se dados forem internacionais).
5. Posso fazer TCC aplicando Ciência de Dados em hospitais ou clínicas?
Sim, com autorização formal da instituição e seguindo normas éticas, mas o uso de datasets públicos é mais simples para projetos acadêmicos.
Comentários