Alexandre Chiavegatto Filho
@alexandre-cf.bsky.social
Professor Livre Docente de machine learning em saúde na USP, diretor do LABDAPS, editor-chefe da Revista de Saúde Pública.
O artigo foi liderado pela Roberta Wichmann, que fez pós-doutorado no LABDAPS e atualmente é professora titular do IDP, e pelo Murilo Afonso Robiati Bigoto, que fez recentemente mestrado no laboratório. Artigo completo: journals.plos.org/ploscompbiol... (3/3)
Federated learning for COVID-19 mortality prediction in a multicentric sample of 21 hospitals
Author summary The authors, coming from diverse fields of expertise, present a comprehensive analysis of federated learning–a decentralized machine learning approach where multiple institutions collab...
journals.plos.org
November 25, 2025 at 11:41 AM
O artigo foi liderado pela Roberta Wichmann, que fez pós-doutorado no LABDAPS e atualmente é professora titular do IDP, e pelo Murilo Afonso Robiati Bigoto, que fez recentemente mestrado no laboratório. Artigo completo: journals.plos.org/ploscompbiol... (3/3)
O estudo avaliou o uso de estratégias de Aprendizado Federado (AF) para predizer a mortalidade por covid-19 em uma amostra de 17.022 pacientes de 21 hospitais brasileiros, e encontrou que o uso de AF melhorou a equidade e aprimorou a capacidade preditiva dos modelos. (2/3)
November 25, 2025 at 11:41 AM
O estudo avaliou o uso de estratégias de Aprendizado Federado (AF) para predizer a mortalidade por covid-19 em uma amostra de 17.022 pacientes de 21 hospitais brasileiros, e encontrou que o uso de AF melhorou a equidade e aprimorou a capacidade preditiva dos modelos. (2/3)
É impressionante constatar como pequenos incentivos geram um interesse em cascata em todas as áreas, com impactos em pesquisas de predição clínica, apoio à gestão hospitalar ou vigilância em saúde. O futuro da IA passa por aqui.
September 20, 2025 at 8:44 PM
É impressionante constatar como pequenos incentivos geram um interesse em cascata em todas as áreas, com impactos em pesquisas de predição clínica, apoio à gestão hospitalar ou vigilância em saúde. O futuro da IA passa por aqui.
Ontem tive a oportunidade de apresentar sobre um tema de grande interesse para o laboratório, que temos chamado de políticas públicas de precisão.
Que venham muitos mais eventos temáticos de IA!
Que venham muitos mais eventos temáticos de IA!
August 12, 2025 at 10:36 AM
Ontem tive a oportunidade de apresentar sobre um tema de grande interesse para o laboratório, que temos chamado de políticas públicas de precisão.
Que venham muitos mais eventos temáticos de IA!
Que venham muitos mais eventos temáticos de IA!
Agora vivemos a transição para uma era de eventos sobre IA em saúde, o que nos permitirá discutir com profundidade seus desafios técnicos, como aprendizado de transferência, multimodalidade, aprendizado federado, multicalibração, fairness em IA, entre outros tópicos fascinantes.
August 12, 2025 at 10:36 AM
Agora vivemos a transição para uma era de eventos sobre IA em saúde, o que nos permitirá discutir com profundidade seus desafios técnicos, como aprendizado de transferência, multimodalidade, aprendizado federado, multicalibração, fairness em IA, entre outros tópicos fascinantes.
A sementinha da IA na saúde será plantada na gestão pública em saúde de todo o Brasil! É a primeira vez que esse planejamento ambicioso e inclusivo é feito pelo Profepi e agradecemos todo o empenho e trabalho da equipe. Ao fim do curso, as aulas serão disponibilizadas para todos!
August 7, 2025 at 11:34 PM
A sementinha da IA na saúde será plantada na gestão pública em saúde de todo o Brasil! É a primeira vez que esse planejamento ambicioso e inclusivo é feito pelo Profepi e agradecemos todo o empenho e trabalho da equipe. Ao fim do curso, as aulas serão disponibilizadas para todos!
De forma surpreendente, o modelo generalizado apresentou o melhor desempenho, com uma AUROC de 0,816. Os resultados apontam para a importância de utilizar modelos de ML com maior diversidade de treinamento. Estudo liderado pelo pós-doc Gabriel Silva: www.nature.com/articles/s41...
Development and evaluation of machine learning training strategies for neonatal mortality prediction using multicountry data - Scientific Reports
Scientific Reports - Development and evaluation of machine learning training strategies for neonatal mortality prediction using multicountry data
www.nature.com
July 7, 2025 at 8:14 PM
De forma surpreendente, o modelo generalizado apresentou o melhor desempenho, com uma AUROC de 0,816. Os resultados apontam para a importância de utilizar modelos de ML com maior diversidade de treinamento. Estudo liderado pelo pós-doc Gabriel Silva: www.nature.com/articles/s41...