[ABE-L] Ciclo de Seminários de Estatística e Ciência de Dados (UFBA)

['Lizandra Castilho Fabio' via abe-l@ime.usp.br]

Prezados redistas, boa tarde!
Nesta sexta-feira, dia 20, às 11h, teremos a grande satisfação de receber o Tiago Almeida de Oliveira, da Universidade Estadual da Paraíba (UEPB), no Ciclo de Seminários do Departamento de Estatística da UFBA.
O Tiago tem experiência em probabilidade e estatística, com ênfase em planejamento de experimentos, análise de sobrevivência, modelos de regressão, melhoramento genético animal e machine learning. Atualmente é membro do Laboratório de Big Data e Análise Preditiva em Saúde (LABDAPS) da Faculdade de Saúde Pública da USP, atuando em pesquisas relacionadas à predição em saúde. É membro do Centro de Desenvolvimento Regional, Big Data e Geoprocessamento e do Centro de Pesquisa em Análise Preditiva, Analytics e Data Science da Universidade Estadual da Paraíba. ( https://lattes.cnpq.br/9996806607402954)
Informações do Seminário

Título: Machine Learning e Equidade em Saúde: Desafios na Predição da Hipertensão Arterial em Crianças e Adolescentes
Sala de transmissão: https://conferenciaweb.rnp.br/ufba/ciclo-de-seminarios-de-estatistica-e-ciencia-de-dados
Resumo
A hipertensão arterial em crianças e adolescentes constitui um importante desafio emergente de saúde pública, associando-se a riscos cardiovasculares e neurológicos ao longo da vida. Métodos de inteligência artificial têm ampliado o potencial de identificação precoce de indivíduos em risco, mas também levantam questões relacionadas à interpretabilidade e à equidade dos modelos preditivos. Este estudo apresenta a comparação de modelos de predição de pressão arterial elevada utilizando dados da coorte Adolescent Brain Cognitive Development (ABCD study). A pesquisa está sendo realizada durante o meu período de atuação como visiting scholar na UTHealth Houston School of Public Health in Austin, integrando epidemiologia, ciência de dados e saúde pública. Além do desempenho preditivo, o trabalho discute desafios de justiça algorítmica e possíveis diferenças de performance entre grupos sociais, contribuindo para o debate sobre o uso responsável da inteligência artificial na prevenção cardiovascular precoce.

Coordenadores da atividade
Lizandra C. Fabio e Rodney Fonseca


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