DATA STANDARDIZATION PROTOCOL FOR COVID-19 TECHNOLOGICAL SOLUTIONS AS AN INFORMATION SOURCE FOR OPEN INNOVATION

André Luis Marques Ferreira dos Santos; Priscila Rezende da Costa; Camila Naves Arantes; CELISE MARSON

doi:10.20397/2177-6652/2026.v26i3.3318

Autores

André Luis Marques Ferreira dos Santos Universidade Nove de Julho https://orcid.org/0000-0002-5232-0781
Priscila Rezende da Costa ESCOLA SUPERIOR DE PROPAGANDA E MARKETING https://orcid.org/0000-0002-7012-0679
Camila Naves Arantes Serviço Nacional de Aprendizagem https://orcid.org/0000-0002-4072-8624
CELISE MARSON Universidade Nove de Julho https://orcid.org/0009-0005-5471-5911

DOI:

https://doi.org/10.20397/2177-6652/2026.v26i3.3318

Resumo

Objetivo: O estudo propõe um protocolo para padronização de bancos de dados de soluções tecnológicas relacionadas à COVID-19, visando aprimorar a interoperabilidade, a transparência e o uso desses dados como fonte de informação para a inovação aberta.

Metodologia: Foi desenvolvido um protocolo que define formatos normalizados de dados, critérios de inclusão e exclusão e diretrizes de interoperabilidade, aplicado aos dados do INPADOC (International Patent Documentation). Casos de uso foram analisados para avaliar o impacto da padronização sobre a agregação e o compartilhamento das informações tecnológicas.

Originalidade: A pesquisa contribui ao propor um modelo estruturado e replicável de integração de dados tecnológicos, respondendo à ausência de padrões uniformes que dificultam comparações e cooperação internacional em contextos de crise sanitária.

Principais resultados: A aplicação do protocolo mostrou ganhos significativos na interoperabilidade e na agregação dos dados, fortalecendo a colaboração interinstitucional e internacional. Observou-se ainda o potencial de descoberta de novas rotas tecnológicas e aprimoramento das estratégias de resposta a emergências sanitárias.

Contribuições teóricas: O estudo amplia o debate sobre a gestão de dados em crises globais ao demonstrar que a padronização dos bancos de dados tecnológicos é condição essencial para a eficácia da inovação aberta e para o avanço científico em saúde pública e tecnologia.

Biografia do Autor

André Luis Marques Ferreira dos Santos, Universidade Nove de Julho

Pesquisador em Inteligência Artificial Profissional em Marketing Analytics Revisor de Artigos Científicos Professor em Inteligência Artificial Machine Learning, Estatística, Matemática e Disciplinas Afins._Minha trajetória de vida é marcada por uma combinação de conquistas acadêmicas e profissionais, sempre impulsionada pela minha paixão pela inovação e pela disseminação de conhecimento nas áreas de Inteligência Artificial e Análise de Dados. Possuo uma profunda compreensão das metodologias analíticas e uma habilidade aguçada para extrair informações valiosas de conjuntos de dados complexos. Minha expertise reside na utilização de técnicas avançadas de Inteligência Artificial, Análise de Dados e Estatística para realizar descobertas, gerar insights valiosos e impulsionar a inovação tanto na Academia quanto no setor corporativo, permitindo alcançar um crescimento substancial nos projetos que lidero e participo. Com uma sólida formação em Inteligência Artificial, especializado em Processamento de Linguagem Natural (NLP) e Estatística Bayesiana, dedico minha carreira ao avanço desse campo e suas diversas aplicações._Com uma formação ampla e multidisciplinar, sou um profissional com sólido histórico profissional na área de Métodos Quantitativos para Tomada de Decisão. Sou Doutor em Informática e Gestão do Conhecimento, área de concentração em Tecnologia da Informação Inteligente - Inteligência Artificial Estatística Bayesiana - pela Universidade Nove de Julho (2023). Também sou Mestre em Engenharia de Produção, área de concentração Gestão e Otimização da Produção - Inteligência Artificial Matemática Aplicada e Computacional - pela Universidade Nove de Julho (2017). Além de possuir Pós-Graduação Lato sensu em Estatística Aplicada na área de Probabilidade e Estatística; MBA em Administração de Finanças e Banking (2007) pela Universidade Nove de Julho; e Licenciatura em Matemática (1999) pela Pontíficia Universidade Católica de São Paulo, entre outras formações._Com um sólido histórico de ensino e pesquisa, minha trajetória profissional iniciou em 2000 como professor de Matemática, Estatística, Ciências e disciplinas afins e durante essa jornada tive oportunidade de lecionar do ensino fundamental até a pós-graduação. Minha paixão pela disseminação de conhecimento e inovação me levou a fundar a plataforma "Métodos Exatos". Esta plataforma serve como um hub para disseminar pesquisas de ponta, fornecer recursos educacionais e fomentar a colaboração dentro das comunidades de IA e ciência de dados. Através da plataforma, viso capacitar pesquisadores e profissionais aspirantes, oferecendo acesso às ferramentas, metodologias e insights mais recentes no campo._Como pesquisador em Inteligência Artificial, participo ativamente do grupos de pesquisas, entre eles destaca-se os grupos Cidades Inteligentes e Sustentáveis (LabCidades), da Universidade Nove de Julho, o consórcio internacional CODATMO - COVID DATA MODELING, e o PROJETO FAPESP - SOLUÇÕES DIAGNÓSTICAS E TERAPÊUTICAS DA COVID-19 PROTEGIDAS POR PATENTES: SISTEMATIZAÇÃO DAS PRINCIPAIS REDES, ROTAS E TECNOLOGIAS. Além das minhas conquistas profissionais, estou ativamente envolvido em pesquisas acadêmicas, servindo como revisor para prestigiados periódicos como o Open Journal of Mathematical Sciences e o International Journal of Innovation. Nessa função, contribui com a minha expertise para garantir a qualidade e integridade das pesquisas publicadas.

Priscila Rezende da Costa , ESCOLA SUPERIOR DE PROPAGANDA E MARKETING

Doutora em Administração pela FEA-USP (2012), mestre pela FEA-RP USP (2007) e graduada pela UFLA (2005). É Professora Titular da ESPM, atuando no PPGA (mestrado, doutorado e pós-doutorado), coordenadora do ICT e do NIT da ESPM, e docente nos cursos de Sistemas de Informação e Relações Internacionais. Editora-chefe da Internext e editora científica do IJI, colabora com diversos periódicos internacionais. Integra comitês da ANPAD, IFM e lidera temas em congressos. Coordena projetos financiados por CAPES, CNPq e FAPESP, além do projeto internacional sobre empreendedorismo social na América Latina.

Camila Naves Arantes , Serviço Nacional de Aprendizagem

Doutora em Administração (UNINOVE), com período sanduíche na Dublin City University. Mestre em Inovação Tecnológica (UFTM) e atualmente cursa MBA em Gestão e Transformação Digital (USP). Advogada especializada em Propriedade Intelectual e Direito Digital. Sócia da Sabiá Propriedade Intelectual e Pesquisadora Colaboradora na UFABC. Foi coordenadora da Agência UFTM de Inovação (2019–2023). Atua em projetos de pesquisa financiados por FAPESP, CNPq, FAPEMIG e CAPES, com captação superior a R$ 500 mil. Integra o corpo editorial do International Journal of Innovation e atua como revisora da RBCTI e IPTEC. Premiada no X SINGEP (Melhor Artigo) e XII EGEPE (1º lugar). Possui certificações internacionais em gestão da inovação, transferência de tecnologia e direito digital.

CELISE MARSON, Universidade Nove de Julho

Doutoranda em Administração (2025), Mestrado em Administração (2024 - UNINOVE), MBA em Administração Estratégica em Inteligência de Mercado (2021 - UNINOVE), Especialização em Gestão Empresarial (2009 -UNINOVE), Graduação em Ciência de Dados (2024 - UNINOVE) e Graduação em Biblioteconomia (2003 - UNESP). Atualmente, ocupa o cargo de bibliotecária responsávelpela unidade Osasco (UNINOVE) e também atua na Pós-Graduação Stricto Sensu em Direito (UNINOVE).

Referências

Abbas, A., Zhang, L., & Khan, S. U. (2014). A literature review on the state-of-the-art in patent analysis. World Patent Information, 37, 3–13. https://doi.org/10.1016/J.WPI.2013.12.006

Abraham, B. P., & Moitra, S. D. (2001). Innovation assessment through patent analysis. Technovation, 21(4), 245–252. https://doi.org/10.1016/S0166-4972(00)00040-7

Batini, C., & Scannapieco, M. (2016). Data and information quality. Cham, Switzerland: Springer International Publishing, 63. https://link.springer.com/book/10.1007/978-3-319-24106-7

Biancolella, M., Colona, V. L., Luzzatto, L., Watt, J. L., Mattiuz, G., Conticello, S. G., Kaminski, N., Mehrian-Shai, R., Ko, A. I., Gonsalves, G. S., Vasiliou, V., Novelli, G., & Reichardt, J. K. V. (2023). COVID-19 annual update: a narrative review. Human Genomics 2023 17:1, 17(1), 1–14. https://doi.org/10.1186/S40246-023-00515-2

BitLaw. (2024). 301 Ownership/Assignability of Patents and Applications. Manual of Patent Examining Procedure. https://www.bitlaw.com/source/mpep/301.html

Borgatti, S. P., Mehra, A., Brass, D. J., & Labianca, G. (2009). Network Analysis in the Social Sciences. Science, 323(5916), 892–895.

Burgy, A. L., & Berkowitz, J. A. (2013). To File or Not to File As An Applicant-Assignee: That Is the Question. Finnegan. https://www.finnegan.com/en/insights/blogs/prosecution-first/to-file-or-not-to-file-as-an-applicant-assignee-that-is-the-question.html

Cammarano, A., Michelino, F., & Caputo, M. (2022). Extracting firms’ R&D processes from patent data to study inbound and coupled open innovation. Creativity and Innovation Management, 31(2), 322–339. https://doi.org/10.1111/CAIM.12495

Capone, F., & Innocenti, N. (2020). Open innovation and network dynamics. An analysis of openness of co-patenting collaborations in Florence, Italy. Competitiveness Review, 30(4), 379–396. https://doi.org/10.1108/CR-10-2019-0101/FULL/PDF

Chesbrough, H. (2020). To recover faster from Covid-19, open up: Managerial implications from an open innovation perspective. Industrial Marketing Management, 88, 410–413. https://doi.org/10.1016/J.INDMARMAN.2020.04.010

Chesbrough, H. W. (2006). The era of open innovation. In David, Mayle (Ed.). Managing Innovation and Change. 3th ed. London: Sage. https://www.google.com.br/books/edition/Managing_Innovation_and_Change/eVptX3b_sKgC?hl=pt-BR&gbpv=1&dq=Chesbrough,+H.+W.+(2003).+The+era+of+open+innovation.+MIT+Sloan+Management,+44(3),+35-41.+artigo&pg=PA127&printsec=frontcover

Clarivate. (2023). Derwent Innovation. Recuperado de https://clarivate.com/products/derwent-innovation/

Doan, A., Halevy, A., & Ives, Z. (2012). Principles of data integration. Elsevier. https://shop.elsevier.com/books/principles-of-data-integration/doan/978-0-12-416044-6

Ferraz, R. R. N., Quoniam, L., Reymond, D., & Nigro, C. A. (2014, September). Exemplo de uso gratuito do OPS (Open Patent Service) para educação e informação em patentes por meio da utilização da ferramenta computacional Patent2net. In XXXVIII Encontro da ANPAD (EnANPAD). https://archivesic.ccsd.cnrs.fr/sic_01809895

Dodgson, M, Gann, D., & Salter, A. (2006). The role of technology in the shift towards open innovation: the case of Procter & Gamble. R & D Management, 36(3), 333-346. http://dx.doi.org/10.1111/j.1467-9310.2006.00429.x

Hirata, D., Kniess, C. T., Cortese, T. T. P., & Quoniam, L. (2015). O uso de informações patentárias para a valorização de resíduos industriais: o caso do lodo de tratamento de esgoto doméstico. Revista de Ciências da Administração, 17(43), 55-71. https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=273543309005

Holgersson, M., & Granstrand, O. (2017). Patenting motives, technology strategies, and open innovation. Management Decision, 55(6), 1265–1284. https://doi.org/10.1108/MD-04-2016-0233/FULL/PDF

Janavi, E., & Emami, M. (2020). A co-citation study of information security patents in the USPTO database. Library Hi Tech, 39(4), 936–950. https://doi.org/10.1108/LHT-05-2020-0111/FULL/PDF

Jialu, S., Zhiqiang, M., Binxin, Z., Haoyang, X., Fredrick Oteng, A., & Hu, W. (2021). Collaborative Innovation Network, Knowledge Base, and Technological Innovation Performance-Thinking in Response to COVID-19. Frontiers in Psychology, 12, 648276. https://doi.org/10.3389/FPSYG.2021.648276/BIBTEX

Kluyver, Thomas, Ragan-Kelley, Benjamin, Pérez, Fernando, Granger, Brian, Bussonnier, Matthias, Frederic, Jonathan, Kelley, Kyle, Hamrick, Jessica, Grout, Jason, Corlay, Sylvain, Ivanov, Paul, Avila, Damián, Abdalla, Safia, Willing, Carol & Jupyter development team, (2016). Jupyter Notebooks: a publishing format for reproducible computational workflows. https://ui.adsabs.harvard.edu/abs/2016ppap.book...87K/abstract

Liu, K., Zhang, X., Hu, Y., Chen, W., Kong, X., Yao, P., Cong, J., Zuo, H., Wang, J., Li, X., & Wei, B. (2022). What, where, when and how of COVID-19 patents landscape: A bibliometrics review. Frontiers in Medicine, 9, 925369. https://doi.org/10.3389/FMED.2022.925369/BIBTEX

Loizides, Fernando & Schmidt, Birgit (Ed.). (2016). Positioning and power in academic publishing: Players, Agents and agendas. Amsterdan: IOS Press. p. 87-90. doi:10.3233/978-1-61499-649-1-87.

Masiakowski, P., & Wang, S. (2013). Integration of software tools in patent analysis. World Patent Information, 35(2), 97-104. https://www.researchgate.net/publication/271880558_Integration_of_software_tools_in_patent_analysis

McKinney, W. (2010). Data Structures for Statistical Computing in Python. In Proceedings of the 9th Python in Science Conference, Austin, 28 June-3 July 2010, 56-61.

https://doi.org/10.25080/Majora-92bf1922-00a

Noh, H., & Lee, S. (2020). What constitutes a promising technology in the era of open innovation? An investigation of patent potential from multiple perspectives. Technological Forecasting and Social Change, 157. https://doi.org/10.1016/J.TECHFORE.2020.120046

Onyango, G., & Ondiek, J. O. (2022). Open innovation during the COVID‐19 pandemic policy responses in South Africa and Kenya. Politics & Policy (Statesboro, Ga.), 50(5), 1008–1031. https://doi.org/10.1111/POLP.12490

Patra, S. P. (2023). Role of open innovation and patents on strategic decision making. The Journal of World Intellectual Property, 26(3), 381–413. https://doi.org/10.1111/JWIP.12277

Patrucco, A. S., Trabucchi, D., Frattini, F., & Lynch, J. (2022). The impact of Covid-19 on innovation policies promoting Open Innovation. R and D Management, 52(2), 273–293. https://doi.org/10.1111/RADM.12495

Paskhaver, B. (2021). Pandas in action. Nova York: Manning Publications, 2021. https://learning.oreilly.com/library/view/pandas-in-action/9781617297434/OEBPS/Text/title.htm

Perkel, J. M. (2018). Why Jupyter is data scientists’ computational notebook of choice. Nature, 563:145–146. https://www.nature.com/articles/d41586-018-07196-1

Perkel, J. M. (2021). Reactive, reproducible, collaborative: computational notebooks evolve. Nature, 593:156–157. 10.1038/d41586-021-01174-w

Python Software Foundation. (2023). Python 3.10. Python Software Foundation. https://www.python.org/downloads/

Pimentel, J. F., Murta, L., Braganholo, V., & Freire, J. (2019). A large-scale study about quality and reproducibility of jupyter notebooks. In IEEE 6th International Conference on Mining Software Repositories (MSR). 507-517. 10.1109/MSR.2019.00077.

Pimentel, J. F., Oliveira, G. P., Silva, M. O., Seufitelli, D. B., & Moro, M. M. (2021). Ciência de Dados com Reprodutibilidade usando Jupyter. In.: Andrade, A. M. S. & Wazlawick, R. S. Jornada de Atualização em Informática. 10.5753/sbc.6757.3.1.

Quoniam, L., Kniess, C. T., & MAZIERI, M. R. (2014). A patente como objeto de pesquisa em Ciências da Informação e Comunicação. Encontros Bibli: revista eletrônica de biblioteconomia e ciência da informação, 19(39), 243-268. https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=14730602013

Ritto, A. P., de Araujo, A. L., de Carvalho, C. R. R., De Souza, H. P., Favaretto, P. M. e. S., Saboya, V. R. B., Garcia, M. L., Kulikowski, L. D., Kallás, E. G., Pereira, A. J. R., Cobello Junior, V., Silva, K. R., Abdalla, E. R. F., Segurado, A. A. C., Sabino, E. C., Ribeiro Junior, U., Francisco, R. P. V., Miethke-Morais, A., Levin, A. S. S., … Busatto Filho, G. (2024). Data-driven, cross-disciplinary collaboration: Lessons learned at the largest academic health center in Latin America during the COVID-19 pandemic. Frontiers in Public Health, 12.. https://doi.org/10.3389/FPUBH.2024.1369129/BIBTEX

Shen, H. (2014). Interactive notebooks: Sharing the code. Nature, 515(7525):151–152. https://www.nature.com/articles/515151a

Sperry, C., & Hammond, M. D. (2020). Procuring U.S. Patents without a Signed Assignment of Patent Rights. Mintz. https://www.mintz.com/insights-center/viewpoints/2231/2020-10-27-procuring-us-patents-without-signed-assignment-patent

Suh, Y., & Jeon, J. (2019). Monitoring patterns of open innovation using the patent-based brokerage analysis. Technological Forecasting and Social Change, 146, 595–605. https://doi.org/10.1016/J.TECHFORE.2018.01.037

Zhang, L., & Liu, Z. (2020). Research on technology prospect risk of high-tech projects based on patent analysis. Plos One, 15(10). https://doi.org/10.1371/JOURNAL.PONE.0240050

Zien, K. A., & Buckler, S. A. (2003). From experience dreams to market: Crafting a culture of innovation. Journal of Product Innovation Management, 14(4), 274-287. http://dx.doi.org/10.1016/S0737-6782(97)00029-5

Zoltan, J. Acs & Audretsch, D. B. (1989). Patents as a Measure of Innovative Activity. Kyklos, 42(2), 171–180. https://doi.org/10.1111/J.1467-6435.1989.TB00186.X