Li Jiaxuan, aluno do Curso de Mestrado em Big Data e Internet das Coisas da Universidade Politécnica de Macau

Li Jiaxuan (à esquerda), mestrando em Big Data e Internet das Coisas da UPM e o seu orientador Pang Cheong Iao (à direita)

A dissertação intitulada «Mudanças da relação médico-paciente durante a epidemia da Covid-19: Estudo baseado na análise automática de texto», elaborada pelo aluno Li Jiaxuan do Curso de Mestrado em Big Data e Internet das Coisas da Universidade Politécnica de Macau (UPM), em co-autoria com seu orientador Pang Cheong Iao, foi publicada pelo International Journal of Environmental Research and Public Health (Revista Internacional de Pesquisa Ambiental e Saúde Pública), revista académica de topo na comunidade internacional na área de Saúde Pública, contribuindo com sugestões e soluções para melhorar a gestão dos serviços de saúde. O Factor de Impacto desta Revista atinge 4,614, ocupando o primeiro lugar na área de Saúde Pública do mapa de classificação dos periódicos académicos de Google, sendo uma revista abrangida na 1.ª classe do mapa de classificação dos periódicos SSCI, e sendo também acolhida nas famosas bases de dados SCIE e Scopus.

Sob a orientação do professor Pang Cheong Iao, e com base na tecnologia de inteligência artificial sobre o processamento de linguagem natural, Li Jiaxuan utilizou os dados de comentários online dos pacientes sobre as consultas médicas em Pequim, Xangai e Hubei, avaliando horizontalmente a evolução da relação médico-paciente nas regiões acima referidas nos períodos antes e depois da epidemia da Covid-19. Os resultados mostram que, após o surgimento da epidemia da Covid-19, a relação médico-paciente melhorou nas referidas regiões, mas com diferentes graus de melhoria. Além disso, a dissertação recorre à tecnologia de exploração de dados textuais para analisar, de forma concreta, os factores que influenciam a mudança da relação médico-paciente, e o resultado aponta que o grau de impacto pela epidemia e o grau de mudança da relação médico-paciente apresentam uma tendência relativa, servindo de inspiração para melhorar a distribuição desequilibrada dos recursos de saúde e o sistema de gestão de saúde em diferentes regiões. Ao mesmo tempo, este artigo propõe o uso de megadados para fazer a previsão dos dados online, a fim de pormenorizar a direcção das reformas de saúde das diversas regiões e fornecer um meio de avaliação e análise das políticas. Este estudo demonstra a combinação orgânica entre a análise de megadados e a área de Saúde Pública, recorrendo às tecnologias de saúde digital, aos hospitais inteligentes e ao ajustamento de políticas para ajudar a aliviar os problemas de gestão de saúde durante a epidemia, melhorar a relação médico-paciente, aumentar a qualidade dos serviços de saúde e reduzir os conflitos entre médicos e doentes, de modo a reflectir os resultados da aplicação dos estudos interdisciplinares. O texto completo da dissertação pode ser consultado em: https://www.mdpi.com/1660-4601/19/20/13446.

O Curso de Mestrado em Big Data e Internet das Coisas da Universidade Politécnica de Macau foi aprovado com sucesso pelo Instituto de Engenharia e Tecnologia (The Institution of Engineering and Technology, IET), sendo o primeiro curso de mestrado em Engenharia de Macau a ser aprovado na avaliação académica para o ensino superior a nível internacional do IET, o que se reflecte numa plena afirmação e reconhecimento do mundo académico internacional de Engenharia do nível de ensino deste Curso. O Curso visa formar talentos com conhecimentos profundos sobre Megadados e Internet das Coisas, que se possam articular com os trabalhos de construção de cidade inteligente e realizar o processamento de megadados com tecnologia de ponta, a fim de conseguirem aproveitar eficazmente as informações relacionadas com a cidade inteligente e de poderem desenvolver aplicações e realizar estudos sobre a Internet das Coisas e os Megadados.