GeoMed 2017
Visão Mais Profunda a Partir De Big Data E Pequenas Áreas
Bibliographic Data
| ID | 5224595 |
|---|---|
| Authors | Matheus Dos Santos Carvalho (0000-0002-9566-0284, Universidade do Porto), Maria De Fátima De Pina (0000-0002-1521-7865, Universidade do Porto, corresponding author), Maria De Fátima Pina |
| Year | 2017 |
| Volume | 33 |
| Issue | 10 |
| Pages | e00172017-e00172017 |
| Publication date | 2017-10-26 |
| Open Access | Yes |
| Type | ARTICLE |
| Venue | Cadernos de Saude Publica (JOURNAL) |
| Journal identifiers | ISSN: 0102-311X • E-ISSN: 1678-4464 |
| Publisher | FapUNIFESP (SciELO) (PUBLISHER) |
| DOI | 10.1590/0102-311x00172017 |
| PMID | 29091181 |
| OpenAlex | W2765620005 |
| SciELO | S0102-311X2017001000101 |
| Language | EN |
| References cited | 2 |
Este foi o tema do Congresso Internacional realizado no Porto, Portugal, em setembro de 2017: o GeoMed já em sua 10a edição. Ao longo dos 20 anos desde o primeiro evento, esse encontro vem se consolidando como o principal fórum de apresentação de novos métodos e abordagens voltados para revelar o papel do espaço, da geografia, do local e do ambiente nas questões da saúde pública. E mais uma vez, foi um encontro de excelência. Nesse sentido, o Congresso tem atraído não só estatísticos, como nas primeiras edições, mas também geógrafos, cientistas da computação e profissionais da área da saúde pública com interesse na discussão de novas metodologias de tratamento e análise espacial de dados complexos. Nessa edição, o número de participantes dobrou em relação à anterior, atraindo pesquisadores de 28 países, dos cinco continentes, com um grande equilíbrio entre as áreas: 37% da área de estatística, 27% da saúde pública, 25% das geociências e 11% das ciências da computação
Geography · Artificial Intelligence in Healthcare · Data-Driven Disease Surveillance · Scientific Research and Technology
| Highly cited | No |
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