Rafael de Morais Pinto

Doutor em Ciência da Computação pela Universidade Federal do Rio Grande do Norte (2022). Mestre em Sistemas e Computação pela Universidade Federal do Rio Grande do Norte (2016), graduado em Sistemas de Informação pela Universidade Potiguar (2004). Atualmente é Analista de Tecnologia da Informação do Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Rio Grande do Norte (IFRN) e pesquisador do Laboratório de Inovação Tecnológica em Saúde (LAIS / UFRN). É gerente e arquiteto de projeto de desenvolvimento de sistemas de informação. Possui 18 anos de experiência em desenvolvimento e análise de sistemas, e 9 anos de experiência em pesquisa e coordenação de projetos de extensão. Durante o doutorado, desenvolveu um ecossistema de software para coletar, limpar e processar dados usando algoritmos de processamento de linguagem natural e aprendizado de máquina para analisar os efeitos de uma intervenção de saúde pública em uma perspectiva ao longo do tempo. Os resultados da tese foram publicados em periódicos de relevância como The Lancet, BMC Public Health e Frontiers. Recentemente sua tese foi selecionada pelo Programa de Pós-graduação em Sistemas e Computação (PPgSC / UFRN) como a melhor tese defendida em 2022, estando concorrendo ao prêmio Capes de Teses 2023.

Ph.D. in Computer Science from the Federal University of Rio Grande do Norte (2022). Master's degree in Systems and Computing from the Federal University of Rio Grande do Norte (2016), with a bachelor's degree in Information Systems from the Potiguar University (2004). Currently serving as an Information Technology Analyst at the Federal Institute of Education, Science, and Technology of Rio Grande do Norte (IFRN), and a researcher at the Laboratory of Technological Innovation in Health (LAIS / UFRN). Holds roles as a project manager and architect for information systems development. Possesses 18 years of experience in system development and analysis, along with 9 years of experience in research and extension project coordination.During the doctoral program, developed a software ecosystem to collect, cleanse, and process data utilizing natural language processing algorithms and machine learning techniques to analyze the effects of a public health intervention over time. The thesis outcomes have been published in reputable journals such as The Lancet, BMC Public Health, and Frontiers. Recently, the thesis was selected by the Postgraduate Program in Systems and Computing (PPgSC / UFRN) as the best defended thesis in 2022, making it a contender for the 2023 Capes Thesis Award.