Nova data: 26 de agosto. E, com a mudança, a programação cresceu: agora são duas apresentações, conectando tecnologia, dados e aplicações reais.
Na primeira parte, abrimos os bastidores tecnológicos do DSSBR – Data Science Summit Brasil e colocamos para rodar, ao vivo, o sistema que vai apoiar a transmissão e a gravação do congresso. Na sequência, entramos no universo da saúde com Marcelo Dallagassa, a partir da sua tese de doutorado na PUCPR, e o que a Mineração de Processos revela sobre o caminho real percorrido pelo paciente.
DSSBR ao Vivo: demonstração do sistema de transmissão e gravação
Alessandro Binhara
Como transmitir, gravar e organizar ao mesmo tempo o conteúdo de um congresso com múltiplas palestras, participantes e ambientes?
Nesta apresentação vamos mostrar — e testar — a versão customizada da plataforma TTSpeak para o DSSBR, desenvolvida para apoiar a infraestrutura de comunicação, transmissão e registro das atividades do congresso. A plataforma trabalha com áudio e vídeo em tempo real, acesso pelo navegador, customização white-label, gravação, transcrição e integração com outros sistemas.
Mais do que apresentar uma ferramenta pronta, a proposta é abrir os bastidores da construção da infraestrutura do DSSBR e colher experiências, sugestões e feedback de quem estiver na sala. A demonstração simula situações que vão acontecer no congresso e avalia os recursos em condições reais.
O que será demonstrado:
- 📡 Transmissão de áudio e vídeo em tempo real
- 🌐 Salas pelo navegador, sem instalar nada
- ⏺️ Gravação das sessões e recursos de transcrição
- 🪪 Identificação e organização dos participantes
- 🎨 Customização da plataforma para a identidade do DSSBR
- 🔌 Integração com a infraestrutura digital do congresso
- 🧪 Teste prático de uso em um ambiente de evento
E, no meio disso, a conversa que interessa: os desafios técnicos de transmitir, registrar e disponibilizar o conhecimento produzido em um grande evento de dados e IA.
Sobre Alessandro Binhara — atua há mais de 20 anos com desenvolvimento de software e há mais de uma década com Big Data e Engenharia de Dados. É fundador e curador do Data Science Summit Brasil e do GU Big Data & IA, além de atuar em projetos de arquiteturas de dados, plataformas distribuídas, cloud e Inteligência Artificial.
Como os dados podem melhorar a qualidade e segurança da assistência e otimizar recursos
Marcelo Dallagassa – Tese de Doutorado · PUCPR
Imagine reconstruir, a partir dos dados, o caminho real percorrido por cada paciente dentro de um hospital. Onde ele esperou mais tempo? Onde houve retrabalho? Quais etapas fugiram do fluxo esperado? Onde os recursos poderiam ter sido melhor aproveitados?
É exatamente aí que entra o Process Mining – Mineração de Processos. Marcelo Dallagassa mostra como a análise dos registros gerados pelos próprios sistemas ajuda organizações de saúde a enxergar seus processos como eles realmente acontecem — e não como foram planejados no papel.
A partir dessa leitura, aparecem os gargalos, os desvios, o retrabalho e as oportunidades de melhoria, com decisões apoiadas em evidência e não em suposição.
Temas da apresentação:
- 🧭 Jornada do paciente mapeada de ponta a ponta
- 🚧 Gargalos invisíveis nos processos
- ⏱️ Filas, atrasos e retrabalho medidos com dados
- 🔀 Desvios em processos clínicos e administrativos
- 🛏️ Otimização de recursos: tempo, equipes, leitos e custos
- 🏥 Gestão hospitalar e sistemas de saúde apoiados por evidências
O objetivo é mostrar como dados deixam de ser apenas registros armazenados e passam a representar o funcionamento real de uma organização.
Sobre Marcelo Dallagassa — Engenheiro, Mestre e Doutor em Tecnologia em Saúde pela PUCPR, de cuja tese de doutorado nasce esta apresentação. Tem mais de duas décadas de experiência em projetos de Data Warehouse, Business Intelligence e Inteligência Artificial aplicados à saúde, com trabalho em sistemas de apoio à decisão, descoberta de conhecimento em bases de dados, avaliação de tecnologias em saúde e prontuário eletrônico. É também professor de pós-graduação em Business Intelligence e Business Analytics. LinkedIn
Por que participar
O encontro reúne profissionais, especialistas, estudantes e empresas interessados em dados, Big Data, Inteligência Artificial e inovação — mantendo a proposta do GU Big Data & IA de juntar conhecimento, colaboração e relacionamento.
Nesta edição são dois exemplos bem diferentes de impacto: tecnologia aplicada à realização de eventos, com a infraestrutura que está sendo preparada para o DSSBR, e dados aplicados à saúde, com Process Mining lendo processos reais em busca de melhoria.
Depois das apresentações, o espaço é da comunidade: perguntas aos palestrantes, debate e networking. E, para quem quiser esticar a conversa, o jantar por adesão — o local é informado aos participantes no dia do encontro.
Onde é
IEP – Instituto de Engenharia do Paraná — Auditório do 2º andar Rua Emiliano Perneta, 174 – Centro – Curitiba/PR
As vagas para os encontros presenciais são limitadas.
Realização, organização e patrocínio
Realização: IEP – Instituto de Engenharia do Paraná e TECPAR – Instituto de Tecnologia do Paraná Organização: Rede Sol e SUCESU Paraná Patrocínio: Azuris
