Em tempos de pandemia como a de Covid-19, a ciência de dados aplicada à saúde se mostra cada vez mais importante para a produção de conhecimento e para as políticas públicas em saúde. Pensando em suas dinâmicas atuais, o Centro de Estudos do Icict realiza na próxima sexta-feira, 15/10, seminário para debater algumas de suas aplicações práticas e apresentar a nova Plataforma de Ciência de Dados aplicada à Saúde, da Fundação Oswaldo Cruz.

A atividade terá como palestra principal uma apresentação de Alexandre Chiavegatto Filho, do Laboratório de Big Data e Análise Preditiva em Saúde da Faculdade de Saúde Pública da Universidade de São Paulo (FSP/USP), com o tema Resultados de aplicações práticas de ciência de dados e inteligência artificial em saúde. A sessão terá como debatedor o pesquisador Fabio Porto, do Laboratório Nacional de Computação Científica (LNCC), que abordandará algumas questões como a qualidade e integridade dos dados, impacto nas predições, além de ética e privacidade.

PCDaS 2.0

Nesta edição especial do Centro de Estudos, a Plataforma de Ciência de Dados do Icict realiza o lançamento da sua versão 2.0, após passar por uma série de melhorias técnicas e uma remodelagem visual, com a participação de um grande time de colaboradores. A nova versão estará disponível para uso a partir de 18/10.

A PCDaS é coordenada por Marcel Pedroso, pesquisador do Laboratório de Informação em Saúde, que abrirá o seminário e apresentará as novidades da plataforma. A iniciativa é uma parceria do Icict com o Laboratório Nacional de Computação Científica (LNCC) e disponibiliza serviços tecnológicos e estrutura de computação científica para armazenamento, gestão e análise de grandes quantidades de dados para pesquisadores, docentes e discentes de instituições de ensino e pesquisa.

A Ciência de Dados é um campo de estudo que se destaca pela capacidade de auxiliar a descoberta de informação útil a partir de grandes ou complexas bases de dados, bem como a tomada de decisão orientada por dados. Pode ser definida como um conjunto de estratégias, ferramentas e técnicas para coleta, transformação e análise de dados realizadas por equipes multidisciplinares formadas por pesquisadores com conhecimento substantivo do problema em análise – no nosso caso saúde pública – estatísticos, matemáticos e cientistas da computação (data-driven analysis).

Perfil dos palestrantes

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 da Faculdade de Saúde Pública da USP. Em 2020, recebeu o Prêmio Abril e Dasa de Inovação Médica. 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.

Fabio Porto - É pesquisador do Laboratório Nacional de Computação Científica onde coordena o Laboratório DEXL. Fabio tem Doutorado e Mestrado em Informática pela PUC-Rio e graduação em Matemática/Informática pela UERJ. Seu interesse de pesquisa está em técnicas de Big Data, bancos de dados e aprendizagem profunda. É coordenador adjunto da Plataforma PCDaS e coordenador do comitê diretivo da comissão especial de banco de dados da CAPES. Fabio tem mais de 100 artigos publicados em periódicos e conferências e é membro da SBC e ACM.

Marcel Pedroso - É Doutor em Administração Pública pela UnB, mestre em Economia pela PUCSP e bacharel em História Econômica pela USP. Atualmente é Pesquisador em Saúde Pública do Instituto de Comunicação e Informação Científica e Tecnológica em Saúde da Fundação Oswaldo Cruz (Icict/Fiocruz), Coordenador da Plataforma de Ciência de Dados aplicada à Saúde do Icict e pesquisador visitante no Laboratório Nacional de Computação Científica (LNCC).

Seminário do Centro de Estudos do Icict
Ciência de Dados Aplicada à Saúde - Lançamento da PCDaS 2.0
Data: Sexta-feira, 15/10
Horário: 14h
Transmissão online: www.youtube.com/videosaudedistribuidoradafiocruz [3]

[4]

Sobre a PCDaS: bigdata.icict.fiocruz.br [5]