Uma linha de pesquisa iniciada durante a pandemia evoluiu por meio de um trabalho colaborativo para uma nova metodologia que combina inteligência artificial (IA) e imagens de biossensores para identificar, com alta precisão, amostras relacionadas à Covid-19 e ao câncer de próstata. Desenvolvido por pesquisadores do Laboratório de Inovação e Desenvolvimento em Inteligência Artificial (LIDIA-Unesp) e do Centro de Ciência de Dados para a Indústria Inteligente (CDII), parceiro do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP, o trabalho recebeu o Best Paper Award da 26ª Conferência Internacional sobre Ciência Computacional e suas Aplicações (ICCSA 2026), realizada entre 30 de junho e 3 de julho, em Braga, Portugal.
O artigo premiado, From Random to Pre-trained ViT Backbones for Improved Feature Extraction: Application to Diagnosis with Sensor Images, tem como um dos autores o professor Wallace Casaca, pesquisador principal do CDII. Além dele, assinam o estudo o docente Lucas Ribas e os pós-graduandos Luan Guerra e Ana Beatriz Silva Zerati, todos do Instituto de Biociências, Letras e Ciências Exatas (Ibilce), da Universidade Estadual Paulista (Unesp), campus de São José do Rio Preto.
