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Big Data e Machine Learning na Saúde: Potencial e Limitações

Big Data e Machine Learning na Saúde: Potencial e Limitações

14 ago - 2019 • 19:00 > 14 ago - 2019 • 21:00

Evento encerrado

Big Data e Machine Learning na Saúde: Potencial e Limitações

14 ago - 2019 • 19:00 > 14 ago - 2019 • 21:00

Evento encerrado

Descrição do evento

Esse é primeiro Meetup temático da Associação Brasileira de Inteligência Artificial (ABRIA) que vai discutir sobre aplicações de Big Data e Machine Learning na saúde.

Com um grupo seleto de palestrantes será discutido seu potencial e também as limitações.

Não perca essa oportunidade!


Confira a agenda do evento:

19:00 - 19:10 Apresentação da ABRIA - Jhonata Emerick 

19:10 - 19:40 Inteligência Artificial e Big Data na Saúde - Edson Amaro Júnior

19:40 - 20:10 Lei Geral de Proteção de Dados - Andrea Suman

20:10 - 20:40 Ética Algorítmica na Saúde - Marcelo de Maria Félix

20:40 - 21:00 Fechamento - Felipe Barjud Pereira do Nascimento  

 

Sobre os Palestrantes:

 

Jhonata Emerick

Engenheiro aeronáutico pela Universidade de São Paulo (USP), mestrado em Finanças Quantitativas pela Fundação Getúlio Vargas (FGV). Iniciou sua carreira na Embraer e depois migrou para o mercado financeiro. Fundou a 99Motos, startup que teve fusão com a Rapiddo e saída para Movile também é Co-Founder da RadSquare, startup que fomenta o uso de A.I. na radiologia.


Prof. Dr. Edson Amaro Jr.

Neurorradiologista e responsável pela área de Big Data do Hospital Albert Einstein. Tem doutorado e livre-docência pela USP, pós doutorado pelo Institute of Psychiatry, King's College London e foi responsável pelo Instituto do Cérebro do Hospital Albert Einstein. Responsável por aplicações clínicas (análises preditivas e prescritivas) e gerenciais (custo/eficácia e otimização de recursos) em projetos no Einstein e no SUS. E autor/co-autor de mais de 200 artigos científicos publicados em revistas científicas. 


Andrea Suman

Superintendente de Estratégia e Inteligência de Dados da Sociedade Beneficente Israelita Albert Einstein, responsável por direcionar a estratégia e governança de dados, disseminar a cultura de dados e garantir adequação à Lei Geral de Proteção à dados. Bacharel em ciências da computação pela USP, pós graduação em Administração pela FGV, MBA em Finanças pelo INSPER e formação em liderança pela Harvard. 

Atuou por 13 anos no Itaú Unibanco como CDO (Chief Data Officer), estruturou o Centro de Excelência em Analytics para implementar projetos de analytics com efetiva captura de valor.

 

Marcelo de Maria Félix

Médico e Físico, Gerente de Inovação e Transformação digital, responsável pelo Laboratório de Inteligência Artificial em imagens médicas do Hospital Albert Einstein.


Felipe Barjud Pereira do Nascimento  

Graduação em medicina e especialização em radiologia pela Universidade Estadual de Campinas. Subespecialização em Neurorradiologia no Instituto de Ensino e Pesquisa do Hospital Israelita Albert Einstein. Neurorradiologista e Coordenador Médico de Informática e Inovação no Departamento de Radiologia e Diagnóstico no Hospital Israelita Albert Einstein. Coordenador do Grupo de Estudos de Imagem Quantitativa da Sociedade Paulista de Radiologia. Sócio Fundador e CMO da Radsquare. Head da vertical de saúde da ABRIA.


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Eretz.bio - H. Albert Einstein Vila Mariana

Rua Madre Cabrini, 462 Vila Mariana

São Paulo, SP

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Sobre o produtor

Eretz.bio

A Eretz.bio é uma iniciativa da Sociedade Beneficente Israelita Brasileira Albert Einstein que tem como principal missão fomentar o ambiente de empreendedorismo e inovação em saúde no Brasil. Empreendedores e inovadores encontrarão na Eretz.bio o ambiente ideal para desenvolver seus projetos, contando com o apoio de especialistas do Einstein e de uma ampla rede nacional e internacional de lideranças científicas, gestores e mentores de startups.

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