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Palestra Online aborda “Modelos Preditivos de Machine Learning: Possibilidades de Uso em Saúde”

A palestra sobre Modelos Preditivos de Machine Learning: Possibilidades de Uso em Saúde faz parte do novo ciclo de seminários online promovido pela Sociedade Brasileira de Informática em Saúde (SBIS). O tema tem como objetivo apresentar modelos, conhecidos como “machine learning”, além de levantar questões sobre o uso da inteligência artificial e seus benefícios na área da saúde.

A conferência acontece dia 7 de agosto, das 20 às 21h30 (horário de Brasília). O palestrante convidado é Alexandre D.P. Chiavegatto Filho, professor doutor do Departamento de Epidemiologia da FSP/USP na área de estatísticas de saúde.

Para acessar a palestra: clique aqui.

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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 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).

Para mais informações sobre essa e outras palestras do VIII CICLO DE SEMINÁRIOS ON-LINE, acesse: http://sbis.org.br/ciclo-seminarios#alexandre