Cristina Costa Santos é investigadora do grupo BioData: Biostatistics & Intelligent Data Analysis, do CINTESIS, docente da Faculdade de Medicina da Universidade do Porto (FMUP), uma apaixonada pela Matemática e pelas Ciências da Complexidade e uma mãe que faz questão de estar presente na vida dos seus dois filhos. Além de tudo isso, uma pessoa com um sentido de humor refinado, uma curiosidade insaciável e uma propensão natural para novos desafios.
Na escola, as ciências exatas eram a sua “praia”. Foi, por isso, sem surpresa que fez a Licenciatura em Matemática na Faculdade de Ciências da Universidade do Porto. Entre dar aulas numa escola, enveredar pela Matemática pura ou dedicar-se à Matemática Aplicada, escolheu a terceira opção. Findo o curso, tentou a sua sorte num concurso para o antigo Serviço de Bioestatística e Estatística Médica da FMUP, então liderado por Altamiro da Costa Pereira, e ficou. Foi o início de uma carreira que já soma mais de duas décadas.
Com mestrado em Estatística e Gestão de Informação pela Universidade Nova de Lisboa e Doutoramento em Investigação Clínica e em Serviços de Saúde pela Faculdade de Medicina da Universidade do Porto (PDICSS), Cristina Costa Santos tem-se dedicado à docência universitária e à investigação.
Como professora, sobressai a sua atividade no Departamento de Medicina da Comunidade, Informação e Decisão em Saúde (MEDCIDS), como Professora Auxiliar. Confessa que gostava de ser como Richard P. Feynman, Prémio Nobel da Física, cuja obra, em particular o clássico “Está a brincar, senhor Feynman”, lia vorazmente quando era criança. Tal como ele, fascina-a o desafio de explicar de forma simples algo que é complexo, inovando e adaptando a mensagem ao público, com uma pitada de sentido de humor.
Como investigadora, atividade que lhe dá “liberdade para pensar”, tem-se dedicado a duas áreas de eleição. A primeira área é o desenvolvimento de métodos estatísticos para avaliação da concordância ou reprodutibilidade, com aplicação à Medicina em geral e à Obstetrícia e Ginecologia em particular. Participou na avaliação do Omniview-SisPorto, um método automático de monitorização de traçados fetais de cardiotocogramas (CTG) durante o trabalho de parto, de modo a ultrapassar o problema da concordância ou reprodutibilidade do batimento cardíaco fetal, que tantas demandas judiciais provoca. No doutoramento, concluído em 2010, Cristina Santos desenvolveria mesmo uma nova ferramenta estatística para medir a reprodutibilidade, designada “Information based measure of disagreement”, cada vez mais utilizada.
A sua segunda área investigação assenta no uso da Compressão e das Ciências da Complexidade para modular sistemas caóticos no âmbito da Medicina, uma área que também já tinha explorado no seu doutoramento. A ideia é aperfeiçoar ferramentas utilizadas pelos médicos para melhorar a capacidade de diagnóstico e prognóstico nesta e noutras áreas, como a diabetes ou a sépsis.
“Não conseguimos evoluir mais na Medicina com modelos simples, como os fluxogramas. Os algoritmos lineares e as guidelines são muito importantes, mas não chegam, porque os seres humanos não são lineares, mas caóticos e complexos”, assinala.
Em 2017, Cristina Santos fez parte do grupo que ganhou o primeiro lugar no CTG Challenge, no âmbito do 2nd Signal Processing and Monitoring (SPaM) in Labour Workshop, pelos resultados obtidos na aplicação de métodos lineares e não lineares na identificação de traçados de batimentos cardíacos associados a perigo para o feto. Um trabalho realizado no âmbito do projeto NanoSTIMA – Macro-to-Nano Human Sensing: Towards Integrated Multimodal Health Monitoring and Analytics, desenvolvido pelo CINTESIS, INESC TEC, IT – Instituto de Telecomunicações e CIDESD – Centro de Investigação em Desporto, Saúde e Desenvolvimento Humano.
A curto prazo, o seu objetivo é manter e, idealmente, aumentar o grupo com que trabalha atualmente (João Santos, Teresa Henriques, Andreia Teixeira e Luísa Castro, com o apoio do Hernâni Gonçalves, Mohammad Nozari, Luis Antunes, Marcelo Santos e o grupo do SisPorto) e “que pode e está já a fazer muita diferença nesta área, quer a nível nacional, quer a nível internacional”.
A 10 anos, confessa: “Gostaria de ver os nossos algoritmos não lineares implementados na maior parte dos atuais sistemas lineares. Mas, para isso, precisamos do nosso grupo a trabalhar”.