Neste episódio, conversamos com Carine Savalli, pesquisadora do Laboratório de Big Data e Análise Preditiva em Saúde, da Faculdade de Saúde Pública da USP, sobre como o emprego de dados e machine learning pode guiar o processo de decisões em saúde, e melhorar não apenas a saúde pública, mas reduzir a disparidade entre as diferentes regiões do Brasil.
Vem ver quem participou desse papo:
- Marcus Mendes, host sob controle
- Fabrício Carraro, co-host sob controle, Program Manager da Alura, autor de IA e host do podcast Dev Sem Fronteiras
- Carine Savalli, Pesquisadora de Machine Learning aplicada na área da Saúde no LABDAPS da USP
🔗 Links:
- LABDAPS
- Instagram do LABDAPS
- LABDAPS no GitHub
- Estudo: Goats prefer positive human emotional facial expressions
- Twenty Thousand Hertz sobre vocalização de gatos
- Twenty Thousand Hertz sobre vocalização de cães
- Gradient Boosting
- XGBoost
- LightGBM
- Catboost
- IACOV-BR no GitHub
- Faculdade de Saúde Pública da USP – Programa de Verão 2025
- TabPFN
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