CV Lattes
ORCID
Google Scholar Citations
Universidade de São Paulo (USP). Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto (FMRP) (Instituição Sede da última proposta de pesquisa) País de origem: Brasil
Doutor em Estatística pelo Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística UFSCar/USP, com ênfase em aprendizado de máquina e período sanduíche na Universidade da Flórida. Possui pós-doutorado no Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação da Universidade de São Paulo (ICMC/USP), com foco na interpretabilidade de modelos de aprendizado de máquina, e pós-doutorado na Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto da USP (FMRP/USP), voltado à predição de doenças cardiovasculares com base em registros eletrônicos de saúde. É mestre em Estatística pela Universidade Federal de São Carlos (UFSCar), graduado em Estatística pela Universidade Estadual Paulista (Unesp) e possui MBA em Administração de Empresas pela Fundação Getulio Vargas (FGV/CEAG). Atua como pesquisador e especialista em aprendizado de máquina e estatística, com experiência nas áreas de marketing, seguros e dispositivos móveis. Atualmente é pesquisador no Centro de Tecnologia da Informação Renato Archer (CTI Renato Archer). (Fonte: Currículo Lattes)
| Matéria(s) publicada(s) na Agência FAPESP sobre o(a) pesquisador(a) |
| Mais itensMenos itens |
| TITULO |
| Matéria(s) publicada(s) em Outras Mídias ( ): |
| Mais itensMenos itens |
| VEICULO: TITULO (DATA) |
| VEICULO: TITULO (DATA) |
Embora vários modelos de aprendizado de máquina (ML) que usam dados de registros eletrônicos de saúde (EHR) tenham sido desenvolvidos nos últimos anos, há uma grande necessidade de validação externa desses modelos. Os modelos de previsão podem ter um bom desempenho em um centro com uma população semelhante aos dados de treinamento, mas podem ter um desempenho pior em centros com diferente…
| 1 | Bolsas no país concluídas |
| Processos vinculados | |