[sbis_l] Re: Edital de Convocação Assembléia Geral Ordinária SBIS

 EDITAL DE CONVOCAÇÃO 

ASSEMBLEIA GERAL ORDINÁRIA 

Em consonância com o Artigo 26 do Estatuto Social da Sociedade Brasileira de Informática em Saúde - SBIS, inscrita no CNPJ sob o nº 58.408.055/0001-15, seu presidente, Luis Gustavo Gasparini Kiatake, convoca os membros desta Sociedade para se reunirem em Assembleia Geral Ordinária que será realizada em 30 de novembro de 2022, em primeira convocação às 19h00 com a presença da maioria dos Membros Titulares quites com suas obrigações estatutárias, e em segunda convocação às 19h30 com qualquer quantidade de Membros Titulares, de forma presencial durante o Congresso Brasileiro de Informática em Saúde (CBIS), na cidade de Campinas ou remota com inscrição pela plataforma sympla pelo endereço: https://www.sympla.com.br/assembleia-ordinaria-sbis-2022__1779438 para deliberarem sobre a seguinte ordem do dia: 

1. 1. Apresentação das atividades desenvolvidas durante o mandato 2021/2022 da atual diretoria, pelas diversas diretorias: a. Educação 
2. b. Certificação de pessoas: cpTICS e cpSBIS 
3. c. Certificação de software 
4. d. Grupos de Trabalhos - semântica, prescrição, enfermagem 
5. e. Acordos, convênios e representações nas entidades 
6. f. Colaborações nacionais e internacionais – Ministério da Saúde, Snomed CT, UFSC. 
7. g. Comissão de Admissão 
8. h. Financeira 
9. 
   
10. 2. JHI 
11. 3. Relato financeiro 2021/2022 (Conselho Fiscal) 
12. 4. Relato de eventos realizados: Jornada de Informática Clínica, Simpósio Internacional de Enfermagem em Saúde Digital, Prêmio Nacional de Soluções Digitais para COVID-19 (2021) e CBIS 2021/CBIS2022 
13. 5. Projetos futuros 
14. 6. Relato da proposição de fusão da SBIS com ABTms 
15. 7. Apresentação das chapas para nova diretoria (2023/2024) 
16. 8. Apresentação de indicação para sócio Benemérito 
17. 9. Votação 
18. 10. Proposta de alteração do Estatuto Social da SBIS 
19. 11. Organização do próximo CBIS 
20. 12. Assuntos gerais não sujeitos a votação. 

A Assembleia é aberta à participação de todos os Membros quites com suas obrigações sociais, independentemente de sua categoria associativa, sendo, contudo, restrita aos Membros Fundadores e Titulares quites com suas obrigações sociais a possibilidade de votar e ser votado. As deliberações da Assembleia serão tomadas por maioria simples de votos, não se computando os votos em branco. 

São Paulo, 03 de novembro de 2022. 

Luis Gustavo Gasparini Kiatake 

Presidente – Gestão 2021-2022 

Daênnye D´Alexandryna de Andrade Oliveira Bezerra 

Secretária-Geral – Gestão 2021-2022 

Sociedade Brasileira de Informática em Saúde 

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[sbis_l] Re: Tutoriais CBIS

Você que está já se inscreveu ou ainda está em dúvida de participar do CBIS conheça nossas atividades pré-congresso, que acontecerão dia 29/11/2022 (para participar dessas atividades é necessário inscrição complementar):

 

Tutorial #01 - Regularização de Software como Dispositivo (SaMD)

 

Se precisa regularizar seu software ou prontuário na ANVISA e não sabe o caminho, como fazer, se realmente precisa regularizar, esse é o tutorial para você e sua empresa.

 

Tutorial #02 - Introdução a perfilização FHIR

 

Precisa interoperar com outros sistemas, com a RNDS e não conhece o FHIR? Venha aprender conosco.

 

Tutorial #03 - Workshop de Desenvolvimento dos Modelos da RNDS

 

Saiba tudo sobre os modelos da RNDS, tire dúvidas, conheça o ConecteSUS

 

Tutorial #04 - Criação de estudo longitudinal usando base de dados do Datasus no formato OMOP-CDM

 

Facilite as pesquisas utilizando os dados do DataSUS, conhecendo o CDM OMOP.

 

Tutorial #05 - Certificação S-RES SBIS

 

Quer certificar seu software na SBIS e tem dúvidas como fazer? Esse é o tutorial

 Anexo está o passo a passo para a inscrição nos tutoriais.

Em terça-feira, 22 de novembro de 2022 às 17:04:44 UTC-3, SBIS escreveu:

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[sbis_l] Tutoriais CBIS

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[sbis_l] Tutoriais pré Congresso CBIS

Após se inscrever no congresso, ainda no sistema de inscrições (ou entrando no Painel do Participante), acessar na esquerda o menu Programação > Escolher Atividades, e selecionar o tutorial pretendido. Em seguida efetuar o pagamento.

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[sbis_l] Edital de Convocação Assembléia Geral Ordinária SBIS

 EDITAL DE CONVOCAÇÃO 

ASSEMBLEIA GERAL ORDINÁRIA 

Em consonância com o Artigo 26 do Estatuto Social da Sociedade Brasileira de Informática em Saúde - SBIS, inscrita no CNPJ sob o nº 58.408.055/0001-15, seu presidente, Luis Gustavo Gasparini Kiatake, convoca os membros desta Sociedade para se reunirem em Assembleia Geral Ordinária que será realizada em 30 de novembro de 2022, em primeira convocação às 19h00 com a presença da maioria dos Membros Titulares quites com suas obrigações estatutárias, e em segunda convocação às 19h30 com qualquer quantidade de Membros Titulares, de forma presencial durante o Congresso Brasileiro de Informática em Saúde (CBIS), na cidade de Campinas ou remota com inscrição pela plataforma sympla pelo endereço: https://www.sympla.com.br/assembleia-ordinaria-sbis-2022__1779438 para deliberarem sobre a seguinte ordem do dia: 

1. 1. Apresentação das atividades desenvolvidas durante o mandato 2021/2022 da atual diretoria, pelas diversas diretorias: a. Educação 
2. b. Certificação de pessoas: cpTICS e cpSBIS 
3. c. Certificação de software 
4. d. Grupos de Trabalhos - semântica, prescrição, enfermagem 
5. e. Acordos, convênios e representações nas entidades 
6. f. Colaborações nacionais e internacionais – Ministério da Saúde, Snomed CT, UFSC. 
7. g. Comissão de Admissão 
8. h. Financeira 
9. 
   
10. 2. JHI 
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12. 4. Relato de eventos realizados: Jornada de Informática Clínica, Simpósio Internacional de Enfermagem em Saúde Digital, Prêmio Nacional de Soluções Digitais para COVID-19 (2021) e CBIS 2021/CBIS2022 
13. 5. Projetos futuros 
14. 6. Relato da proposição de fusão da SBIS com ABTms 
15. 7. Apresentação das chapas para nova diretoria (2023/2024) 
16. 8. Apresentação de indicação para sócio Benemérito 
17. 9. Votação 
18. 10. Proposta de alteração do Estatuto Social da SBIS 
19. 11. Organização do próximo CBIS 
20. 12. Assuntos gerais não sujeitos a votação. 

A Assembleia é aberta à participação de todos os Membros quites com suas obrigações sociais, independentemente de sua categoria associativa, sendo, contudo, restrita aos Membros Fundadores e Titulares quites com suas obrigações sociais a possibilidade de votar e ser votado. As deliberações da Assembleia serão tomadas por maioria simples de votos, não se computando os votos em branco. 

São Paulo, 03 de novembro de 2022. 

Luis Gustavo Gasparini Kiatake 

Presidente – Gestão 2021-2022 

Daênnye D´Alexandryna de Andrade Oliveira Bezerra 

Secretária-Geral – Gestão 2021-2022 

Sociedade Brasileira de Informática em Saúde 

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[sbis_l] Vagas para plataforma de Dados Didacs - Fiocruz

Bom dia, 

seguem em detalhes das vagas disponíveis para atuação junto à Plataforma de Dados do Centro de Integração de Dados e Conhecimentos para Saúde da Fundação Oswaldo Cruz (Cidacs-Fiocruz). 

As vagas são para atuação em Salvador-BA e as pessoas podem se candidatar pelo link abaixo. Caso haja dúvidas, um e-mail pode ser enviado para priscilla.normando@fiocruz.br.

Cidacs

Plataforma de Dados do Cidacs

A Plataforma de Dados do Cidacs uma cadeia de atividades indissociável que envolve as áreas técnicas para agregar valor as pesquisas, ofertando um ecossistema de dados eficiente e eficaz para subsidiar a produção de conhecimento pelos pesquisadores.

    

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[sbis_l] Bolsa TT-5 FAPESP para projeto em ML na FMRP-USP

Prezad*s Colegas,
agradeço se puderem divulgar amplamente em suas instituições!

Está sendo disponibilizada uma bolsa de Treinamento Técnico 5 (TT-5) dentro do projeto "Prevendo Eventos Cardiovasculares Usando Aprendizado de Máquina" – "Predicting Cardiovascular Events Using Machine Learning (PRE-CARE ML)", financiado pela Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo – FAPESP na linha Acordos de Cooperação / EU/Horizon 2020 / EU/Horizon 2020 - Projeto de Pesquisa - Regular - ERA PerMed.
Este projeto está associado a um consórcio internacional, com coordenação geral do Prof. Peter P. Rainer, Medical University of Graz (Austria), coordenação local do Prof. Paulo Mazzoncini de Azevedo-Marques, Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto – USP e participação de pesquisadores do Hasso Plattner Institute for Digital Engineering - University of Potsdam (Germany) e Karolinska Institutet - Department of Clinical Sciences, Danderyd Hospital (Sweden).
Buscamos candidatos com ideias inovadoras para trilhar o caminho entre ciência da computação e sistemas médicos no cenário do projeto PRE-CARE ML, para trabalhar com validação e melhoria de modelos de aprendizado de máquina para previsão de eventos cardiovasculares. Os candidatos devem ter graduação preferencialmente em Informática Biomédica, Ciências da Computação, Engenharia de Computação, Engenharia Biomédica, Informática, Física Computacional, possuir no mínimo cinco anos de experiência em pesquisa ou experiência profissional após a graduação ou possuir título de doutor em área relacionada com conhecimentos em bases de dados, mineração de dados, sistemas distribuídos, aprendizado de máquina, HL7 e OMOP-CDM. Mais informações sobre o projeto de pesquisa estão em https://precareml.github.io/#!
O bolsista deverá organizar e pré-processar uma coorte local de pacientes, garantindo a harmonização dos dados em conformidade com os padrões adotados pelos parceiros internacionais, com base no OMOP-CDM. O bolsista também deverá apoiar o processo de validação e atualização do modelo de aprendizado de máquina que será disponibilizado pelo consórcio, o que será feito através de uma abordagem de aprendizagem federada. Alta capacidade de programação são essenciais, em Phyton, R, Docker.
O candidato selecionado receberá uma bolsa de Treinamento Técnico 5 (TT-5) da FAPESP no montante de R$ R$ 8.478,40 mensalmente. A duração da bolsa TT-5 é de até 24 meses
A pesquisa será desenvolvida no Centro de Ciências das Imagens e Física Médica (CCIFM) do Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto (HCFMRP), da Universidade de São Paulo, em Ribeirão Preto-SP.  O CCIFM (http://ccifm.fmrp.usp.br/), além de um centro assistencial de excelência na área de diagnóstico por imagem, possui excelente infraestrutura e equipe multidisciplinar para colaborar no estudo e tem como objetivo desenvolver pesquisas de ponta e estratégias experimentais que resultem em material e protótipos pioneiros e publicações de artigos de alto impacto.
Os candidatos devem enviar e-mail ao Prof. Paulo Mazzoncini de Azevedo Marques (pmarques@fmrp.usp.br) com o campo assunto indicando: "Seleção para bolsa TT5: Projeto PRE-CARE ML".
Devem ser enviados anexados ao e-mail:
- CV do candidato, indicando formação, produção científica, projetos dos quais participou,
- uma breve declaração de interesse de treinamento técnico na área do projeto, ressaltando suas habilidades relacionadas ao projeto PRE-CARE ML.
O envio do material completo deve ser realizado por e-mail até 25/11/2022

**************** 
Paulo Mazzoncini de Azevedo-Marques - E.E., Ph.D. 

Associate Researcher at Center for Artificial Intelligence (C4AI) - USP

Head of the Medical Physics Facility at the University Medical Center - HCFMRP

Associate Professor in Biomedical Informatics and Medical Physics

Department of Medical Imaging, Hematology,  and Oncology

Ribeirão Preto Medical School 
University of São Paulo (USP)
Av. dos Bandeirantes 3900, Campus USP - Monte Alegre 
14049-900, Ribeirão Preto - SP  Brazil 
Tel: + 55 16 36022647   FAX: + 55 16 36022648 

Curriculum Lattes: http://lattes.cnpq.br/7119886675051877

ResearcherID: https://publons.com/researcher/2897729/paulo-m-azevedo-marques/

ORCID ID: https://orcid.org/0000-0002-7271-2774

Google Scholar: https://scholar.google.com.br/citations?hl=pt-BR&user=fYnocfwAAAAJ

Scopus Author ID: 8300658600

PubMed:https://www.ncbi.nlm.nih.gov/myncbi/1rs1xx4jVNVgb9/bibliography/public/

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Para cancelar inscrição nesse grupo e parar de receber e-mails dele, envie um e-mail para sbis_l+unsubscribe@googlegroups.com.
Para ver essa discussão na Web, acesse https://groups.google.com/d/msgid/sbis_l/CACOkCz%2BUk%3D-47M3g%3DW79G-wfaJEBVo7EtOESdbGkUkPKQ1Y0HQ%40mail.gmail.com.

[sbis_l] Bolsa FAPESP para Pós-Doutorado em ML na FMRP-USP

Prezad*s Colegas,
agradeço se puderem divulgar amplamente em suas instituições!

Está sendo disponibilizada uma bolsa de pós-doutorado dentro do projeto "Prevendo Eventos Cardiovasculares Usando Aprendizado de Máquina" – "Predicting Cardiovascular Events Using Machine Learning (PRE-CARE ML)", financiado pela Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo – FAPESP na linha Acordos de Cooperação / EU/Horizon 2020 / EU/Horizon 2020 - Projeto de Pesquisa - Regular - ERA PerMed.
Este projeto está associado a um consórcio internacional, com coordenação geral do Prof. Peter P. Rainer, Medical University of Graz (Austria), coordenação local do Prof. Paulo Mazzoncini de Azevedo-Marques, Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto – USP e participação de pesquisadores do Hasso Plattner Institute for Digital Engineering - University of Potsdam (Germany) e Karolinska Institutet - Department of Clinical Sciences, Danderyd Hospital (Sweden).
Buscamos candidatos com ideias inovadoras para trilhar o caminho entre ciência da computação e sistemas médicos no cenário do projeto PRE-CARE ML, que estejam dispostos a trabalhar com aprendizado federado para validação de modelos de aprendizado de máquina treinados em diferentes redes de hospitais. Os candidatos devem ter um doutorado recente em Ciências da Computação, Engenharia de Computação, Engenharia Biomédica, Informática, Física Computacional, com formação em bases de dados, mineração de dados, sistemas distribuídos, aprendizado de máquina, HL7 e OMOP-CDM. Mais informações sobre o projeto de pesquisa estão em https://precareml.github.io/#!
Esta oportunidade está aberta a candidatos de qualquer nacionalidade. O candidato selecionado receberá uma bolsa de pós-doutorado da FAPESP no montante de R$ R$ 8.479,20 mensalmente e um fundo de contingência de pesquisa, equivalente a 10% do valor anual da bolsa, que deve ser gasto em itens diretamente relacionados às atividades de pesquisa.
A pesquisa de Pós-Doutorado será desenvolvida no Centro de Ciências das Imagens e Física Médica (CCIFM) do Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto (HCFMRP), da Universidade de São Paulo, em Ribeirão Preto-SP.  O CCIFM (http://ccifm.fmrp.usp.br/), além de um centro assistencial de excelência na área de diagnóstico por imagem, possui excelente infraestrutura e equipe multidisciplinar para colaborar no estudo e tem como objetivo desenvolver pesquisas de ponta e estratégias experimentais que resultem em material e protótipos pioneiros e publicações de artigos de alto impacto.
Responsabilidades esperadas do bolsista de Pós-doutoramento:
- Extração de dados dos sistemas de informação do HCFMRP, organização de coorte e padronização de dados em conformidade com o modelo do consórcio utilizando como base o OMOP-CDM
- Validação e adaptação do modelo de ML utilizando aprendizado federado. A base para validação e adaptação do modelo é o know-how técnico e clínico dos modelos de previsão já desenvolvidos pela Universidade de Graz.
- Integração do modelo no ambiente clínico. O modelo final obtido após a adaptação será colocado à prova na rotina clínica. As atividades de implementação serão construídas com base na experiência dos pesquisadores da Universidade de Graz, que já implementaram com sucesso os modelos de aprendizado de máquina em hospitais da Áustria.
Habilidades Necessárias:
- Doutorado em Ciências da Computação, Engenharia de Computação, Engenharia Biomédica, Informática, Física Computacional ou disciplina relacionada é necessário.
- Alta capacidade de programação são essenciais (Phyton, R, Docker)
- Desenvolvimento de sistemas de gerenciamento de bases de dados.
- Habilidade comprovada de divulgar os resultados da pesquisa, com escrita de manuscritos e apresentações acadêmicas.
- O candidato devem estar dispostos a viajar para divulgar resultados e se comunicar com outros cientistas.
- Deve ser capaz de trabalhar e se comunicar efetivamente com colegas de pesquisa.
- Fluência em inglês, tanto escrito quanto falado.

Habilidades desejadas:
- Capacidade de interagir eficazmente com cientistas e técnicos de disciplina interdisciplinar.
- Uma boa compreensão/experiência ou atitude entusiasmada com interoperabilidade, bases de dados e a aprendizagem de máquinas no contexto de aplicações médicas.
A duração da bolsa de Pós-doutorado é de até 27 meses.
Submissão:
Os candidatos devem enviar email ao Prof. Paulo Mazzoncini de Azevedo Marques (pmarques@fmrp.usp.br) com o campo assunto indicando: "Seleção para bolsa Pos-Doc: Projeto PRE-CARE ML".
Devem ser enviados anexados ao email:
- CV do candidato, indicando formação, produção científica, projetos dos quais participou,
- duas cartas de recomendação (os recomendadores podem enviar diretamente para: pmarques@fmrp.usp.br, preferencialmente de supervisores anteriores),
- uma breve declaração de interesse de pesquisa na área do projeto, ressaltando suas habilidades relacionadas ao projeto PRE-CARE ML.
O envio do material completo deve ser realizado por e-mail até 25/11/2022

**************** 
Paulo Mazzoncini de Azevedo-Marques - E.E., Ph.D. 

Associate Researcher at Center for Artificial Intelligence (C4AI) - USP

Head of the Medical Physics Facility at the University Medical Center - HCFMRP

Associate Professor in Biomedical Informatics and Medical Physics

Department of Medical Imaging, Hematology,  and Oncology

Ribeirão Preto Medical School 
University of São Paulo (USP)
Av. dos Bandeirantes 3900, Campus USP - Monte Alegre 
14049-900, Ribeirão Preto - SP  Brazil 
Tel: + 55 16 36022647   FAX: + 55 16 36022648 

Curriculum Lattes: http://lattes.cnpq.br/7119886675051877

ResearcherID: https://publons.com/researcher/2897729/paulo-m-azevedo-marques/

ORCID ID: https://orcid.org/0000-0002-7271-2774

Google Scholar: https://scholar.google.com.br/citations?hl=pt-BR&user=fYnocfwAAAAJ

Scopus Author ID: 8300658600

PubMed:https://www.ncbi.nlm.nih.gov/myncbi/1rs1xx4jVNVgb9/bibliography/public/

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