CV Lattes
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Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Botucatu. Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina de Botucatu (Instituição Sede da última proposta de pesquisa) País de origem: Brasil
Possui graduação em Medicina pela Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho (2001), Residência Médica em Nefrologia (UNESP - 2004), Mestrado e Doutorado em Fisiopatologia em Clínica Médica com área de atuação em Nefrologia (UNESP 2007/2011). Curso de Especialização de Gestão em Saúde pela Universidade Estadual Paulista (Latu sensu) em 2012. Atualmente atua como Médico Nefrologista contratado do HC Unesp desde 2004 e atual coordenador do transplante renal da Faculdade de Medicina de Botucatu desde janeiro de 2015. Coordenador do Programa de Transplantes de Órgãos Sólidos do HC UNESP desde Setembro de 2017. Coordenador do Escritório de Inovação da Faculdade de Medicina de Botucatu desde 2024. Membro do Comitê de Doenças Raras (COMDORA) da Sociedade Brasileira de Nefrologia desde 2019. Nos últimos anos, tem sido o Pesquisador Principal de projetos de inteligência artificial aplicado a saúde e transplantes. Atual coordenador do Laboratório de Ciências de Dados e Análise Preditiva em Saúde do HCFMB (LabData) desde Outubro de 2021.Investigador de estudos clínicos (PI) em doenças Raras (Atual - fase II/III para tratamento de Glomerulonefrite por C3 - Noble Study e fase III de crovalimab para tratamento de Síndrome Hemolítico Urêmica Atípica) (Fonte: Currículo Lattes)
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A inteligência artificial, atualmente, está sendo usada para aprender padrões a partir de imagens e relacioná-las aos desfechos clínicos. Os recentes aumentos na capacidade computacional e no volume de dados levaram ao desenvolvimento substancial de técnicas de aprendizado de máquina na solução de problemas de grande relevância na área da saúde. No caso do transplante renal, um dos princi…
Resumo Introdução: A inteligência artificial, atualmente, está sendo usada para aprender padrões a partir de imagens e relacioná-las aos desfechos clínicos. Os recentes aumentos na capacidade computacional e no volume de dados levaram ao desenvolvimento substancial de técnicas de aprendizado de máquina na solução de problemas de grande relevância na área da saúde. No caso do transplante r…
Introdução: A inteligência artificial, atualmente, está sendo usada para aprender padrões a partir de imagens e relacioná-las aos desfechos clínicos. Os recentes aumentos na capacidade computacional e no volume de dados levaram ao desenvolvimento substancial de técnicas de aprendizado de máquina na solução de problemas de grande relevância na área da saúde. No caso do transplante renal, u…
Uma previsão precisa da taxa de filtração glomerular (GFR) é extremamente importante para classificar e definir os estágios da doença renal crônica. A estimativa da TFG é baseada em equações derivadas de modelos de regressão, os mais comuns são CKD-EPI, MDRD e Schwartz. O objetivo é avaliar o desempenho dos modelos de aprendizado de máquina em comparação com as equações padrão para prever…
Diversos estudos recentes têm utilizado inteligência artificial na extração e tratamento de dados secundários na área da saúde, obtidos em prontuários eletrônicos hospitalares. Atualmente no Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina de Botucatu (HCFMB) há uma grande demanda para a avaliação de interconsultas entre especialidades médicas. A introdução do sistema informatizado de pront…
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