Let’s Data Podcast #029 — Alexandre Chiavegatto Filho

Machine Learning na Saúde

Neste episódio conversamos com Alexandre Chiavegatto Filho, professor livre docente de Machine Learning em saúde na USP. Ele é graduado em Economia pela FEA/USP, possui doutorado em direto em Saúde Pública pela FSP/USP e pós-doutorado na Universidade de Harvard, onde atuou como como professor convidado e pesquisador visitante. Atualmente é o Pesquisador Principal de pesquisas financiadas pela FAPESP, 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. Também é o diretor do Laboratório de Big Data e Análise Preditiva em Saúde (Labdaps) da USP.

Conversamos sobre o uso de dados, os desafios, as áreas de pesquisa, e de mercado, e o futuro da saúde com a ciência de dados.

Referências de assuntos neste episódio

☑️ Observação: os timestamps se referem ao tempo do episódio no YouTube.

[00:13:46] Sites: Google Health, Watson Health

[00:23:09] Aplicativo: Waze

[00:33:31] Altoritmos: Gradient Boosting, Random Forest

[00:51:16] Link: Newsletter do Let’s Data

[00:57:23] Autor: Max Kuhn, Pacote R: Caret

[00:58:55] Cientistas de Dados: Yann LeCun, Andre Yukio, Andrej Karpathy

[01:05:33] Livro: Criadores de Gênios

[01:08:22] Pessoa: Mark Zuckerberg, fundador do Facebook

[01:09:05] Arquitetura: Alexnet

[01:10:28] Filme: Ex Machina

[01:12:04] Série: Black Mirror

[01:14:18] Bandas: Green Day

[01:18:04] Lugares: Baía de Halong, Vietnam, Capela Sistina, Vaticano

[01:26:19] Canal do Labdaps no Youtube