Inteligência Artificial e Saúde

Inscrições: https://forms.gle/anVpwDk468MMrCx79

Informações: acm@acm-itea.org

O rápido aumento na quantidade de dados tem aberto novas oportunidades para a saúde brasileira. Entre as várias novidades proporcionadas pelo big data, terá destaque o uso de modelos preditivos deinteligência artificial, conhecidos como machine learning. A palestra tem como objetivo apresentar essa área em rápido crescimento, além de seus benefícios, limitações e possíveis uso na área da saúde.

Alexandre Chiavegatto Filho

Possui graduação em Economia pela USP, doutorado em Saúde Pública pela USP e pós-doutorado na Universidade de Harvard.

É Professor Livre Docente do Departamento de Epidemiologia da Faculdade de Saúde Pública da USP.

Nos últimos anos, tem sido o Pesquisador Principal de projetos de inteligência artificial em saúde financiados pela FAPESP, CNPq, Microsoft e Fundação Lemann.

É o diretor do Laboratório de Big Data e Análise Preditiva em Saúde (Labdaps) da USP

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