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Especialistas aguardam dados confiáveis de Covid-19 para consolidar modelos em Big Data, mostra professor da FSP em artigo no Estadão

Professor Alexandre Chiavegatto Filho, do Laboratório de Big Data e Análise Preditiva em Saúde (Labdaps) da FSP-USP

A prioridade para uso de equipamentos ou recursos de saúde em situações críticas como a atual emergência da Covid-19 é uma das áreas de atuação da Inteligência Artificial. Com  algoritmos, o uso dos chamados Big Data pode ajudar a predizer coisas como que tipo de paciente poderá se beneficiar mais ao ser transferido para uma UTI, ou quem pode dar positivo no teste para a doença. As aplicações dessa ciência são inúmeras. É uma forma de predição e, no momento, há muitos pesquisadores esperando para consolidar dados e construir modelos confiáveis nesse campo de análise, como mostra em matéria do jornal Estadão o professor Alexandre Chiavegatto Filho, responsável pelo Laboratório de Big Data e Análise Preditiva em Saúde (LABDAPS), do Departamento de Epidemiologia da Faculdade de Saúde Pública da USP.

Confira a matéria publicada na seção Link do Estadão, no dia 29 de março.