Designa a servidora Milena Ivanoska da Rosa Soria, Auxiliar em Administração do IFRS, para a função de Coordenadora de Compras, Licitações e Contratos.
Concede Progressão por Mérito Profissional à servidora Adriana de Farias Ramos, Técnica de Laboratória/Área do IFRS, da Classe D, padrão 414, para a Classe D, padrão 415, a contar de 10 de julho de 2018.
Designa a servidora Verônica Gobbo para atuar como Pregoeira e demais servidores para constituírem a equipe de apoio ao Pregão Eletrônico nº 56/2018 do IFRS - Campus Porto Alegre
Homologar a avaliação de desempenho da servidora Gabriela Fernanda Cé Luft, que foi avaliada durante o período de 09 de outubro de 2015 a 09 de junho de 2018.
Concede Progressão por Mérito Profissional à servidora Ana Lúcia Barbiéri, Assistente em Administração do IFRS, da Classe D, padrão 405, para a Classe D, padrão 406, a contar de 11 de maio de 2018.
O presente trabalho descreve o desenvolvimento de um aplicativo móvel de apoio à decisão clínica, fazendo uso de ferramentas de computação cognitiva para suportar um diagnóstico preciso e acompanhar médicos e pacientes nesse processo. O trabalho apresenta informações sobre Sistemas de Suporte à Decisão Clínica e formas como a Inteligência Artificial pode ser usada para solucionar dificuldades existentes na investigação clínica. Estas tecnologias permitem que o sistema seja utilizado em casos de doenças em que o diagnóstico é complexo; neste caso, doenças autoimunes. O sistema desenvolvido utiliza o IBM Watson Speech-To-Text para transcrições em tempo real de consultas e o Watson Discovery para extrair insights de dados de pacientes, o qual foi previamente treinado com o MIMIC-III, um banco de dados de pacientes em cuidados intensivos do MIT. Desta forma, o CODA, a aplicação desenvolvida, é capaz de armazenar dados relevantes inseridos tanto por pacientes quanto por médicos, aprender com eles e gerar informações, com o objetivo de auxiliar tanto no diagnóstico quanto no tratamento de doenças complexas.