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 de inteligência artificial, conhecidos como machine learning. A palestra tem como objetivo apresentar essa área em rápido crescimento, além de seus benefícios, limitações e exemplos práticos.
Inscrições: https://forms.gle/cGKmnaHXaREkH7JQ7
Informações: acm@acm-itea.org
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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