Data standardization protocol for Covid-19 technological solutions as an information source for open innovation

Autores

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). 

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Publicado

2026-10-03

Como Citar

Marques Ferreira dos Santos, A. L., Rezende da Costa , P., Naves Arantes , C., & MARSON, C. (2026). Data standardization protocol for Covid-19 technological solutions as an information source for open innovation. Revista Gestão & Tecnologia, 26(3), 156–184. https://doi.org/10.20397/2177-6652/2026.v26i3.3318

Edição

Seção

ARTIGOS