Capas Site orgulho de ser if FM carlos

Egresso do IF-UFG é premiado com Melhor Dissertação de Mestrado no PPGEEC

Por Thaynã Silva. Em 16/03/26 11:41. Atualizada em 16/03/26 11:45.

Carlos Eduardo Gonçalves recebeu o prêmio durante a Aula Inaugural do PPGEEC, realizada em 12 de março

Carlos Eduardo Gonçalves de Oliveira, graduado em Física Médica pelo Instituto de Física da Universidade Federal de Goiás (IF-UFG), teve sua trajetória acadêmica reconhecida ao ser agraciado com o Prêmio de Melhor Dissertação de Mestrado do Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica e de Computação (PPGEEC/UFG), onde atualmente dá continuidade às suas pesquisas como doutorando.

A entrega do prêmio ocorreu durante a Aula Inaugural do PPGEEC – Edição 2026, realizada em 12 de março de 2026 na Sala Caryocar brasiliensis, na Escola de Engenharia Civil e Ambiental (EMC), Campus Colemar Natal e Silva da UFG.

Sobre a dissertação premiada

O trabalho, intitulado "Predição do não-comparecimento de pacientes em uma clínica de diagnóstico por imagem usando aprendizado de máquina", foi desenvolvido sob orientação do Prof. Emerson Nobuyuki Itikawa (IF-UFG), docente do IF/UFG credenciado no PPGF e no PPGEEC/UFG, e coorientação da Dra. Ana Beatriz Marinho de Jesus Teixeira, em colaboração com a Clínica Radiológica de Anápolis (CRA).

A pesquisa desenvolveu um sistema de inteligência artificial para prever quando pacientes faltarão a exames de ressonância magnética. A partir de dados reais coletados na clínica em Anápolis (GO), foram identificados os principais fatores que influenciam o absenteísmo, como: idade; histórico de faltas; tempo de espera; e distância até a clínica. O diferencial do trabalho está no uso de IA explicável (Explainable AI), que torna transparente o raciocínio por trás das predições, permitindo que gestores de saúde tomem decisões embasadas para organizar melhor as agendas e reduzir o desperdício de recursos médicos.

Publicação científica

Os resultados foram publicados no periódico internacional de alto impacto Journal of the Operational Research Society, sob o título:

"Predicting patient no-shows in magnetic resonance imaging appointments using interpretable machine learning"

doi: https://doi.org/10.1080/01605682.2026.2636598

Sobre o pesquisador

Carlos Eduardo é exemplo de trajetória acadêmica de excelência no IF-UFG. Após concluir o mestrado com distinção, ingressou no doutorado, continuando sua atuação na interseção entre inteligência artificial, saúde e física biomédica.

O Instituto de Física da UFG parabeniza Carlos Eduardo, o Prof. Emerson Nobuyuki Itikawa, a Dra. Ana Beatriz Marinho de Jesus Teixeira e toda a equipe colaboradora por essa importante contribuição à ciência e à gestão em saúde.