Modelos Preditivos de Machine Learning: Possibilidades de Uso em Saúde Data: 07/08 Horário: 20:00 às 21:30 (horário de Brasília) Palestrante: Alexandre D.P. Chiavegatto Filho Resumo da palestra: O rápido aumento na quantidade de dados em saúde tem aberto novas oportunidades para a saúde pública brasileira. Avanços recentes, como a criação do prontuário eletrônico do cidadão e a integração das bases de dados em saúde (mortalidade, natalidade e atenção à saúde), irão demandar a presença de profissionais treinados para a análise desses grandes bancos de dados. Entre as várias novidades proporcionadas pelo big data, destaca-se o uso de modelos preditivos de inteligência artificial, conhecidos como "machine learning". A palestra tem como objetivo apresentar esses modelos, além de seus benefícios, limitações e possíveis uso na área da saúde. Mini-currículo do palestrante: Possui graduação em Economia pela FEA/USP, doutorado direto em Saúde Pública pela FSP/USP e pós-doutorado na Universidade de Harvard. É professor doutor do Departamento de Epidemiologia da FSP/USP na área de estatísticas de saúde, orientador dos programas de pós-graduação em Saúde Pública e Saúde Global da USP e coordenador dos cursos Introdução ao R para a Análise de Dados e Introdução a Big Data em Saúde. Em 2016 atuou como professor convidado na Universidade de Harvard. Atualmente é o pesquisador principal de projetos financiados pelo CNPq e Fundação Lemann. Em 2015-2016 foi responsável pelo curso online Big Data em Saúde no Brasil da parceria USP-Coursera, que teve mais de 8.500 alunos matriculados e representantes de todos os Estados brasileiros. É o diretor do Laboratório de Big Data e Análise Preditiva em Saúde (Labdaps) da FSP/USP. Tem experiência em pesquisas na área de saúde pública, com ênfase em estatísticas de saúde e análise de grandes bancos de dados (big data).
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