Audencio Victor

Pesquisador em Health Data Science na London School of Hygiene and Tropical Medicine (LSHTM), no Reino Unido, epidemiologista, cientista de dados, sanitarista e economista em formação, com ampla experiência na gestão e análise de grandes bases de dados em saúde e na avaliação de políticas públicas. Doutor em Saúde Pública, com ênfase em Epidemiologia, pela Faculdade de Saúde Pública da Universidade de São Paulo (USP), com período sanduíche na LSHTM, mestre em Epidemiologia pelo Instituto de Saúde Coletiva da Universidade Federal da Bahia (UFBA) e graduado em Nutrição Humana pela Universidade Lúrio, em Moçambique. Finalizando a segunda graduação em Economia pela Universidade Católica de Brasília (UCB). Possuo MBA em Ciências de Dados e Analytics (USP), MBA em Inteligência Artificial e Big Data (ICMC-USP), MBA em Gestão de Projetos (USP) e especialização em Saúde Pública com foco em Monitoramento, Avaliação e Informação Estratégica (UFBA). Na Universidade de Londres, onde atualmente sou pesquisador no desenvolvimento de modelos estatísticos, matemáticos e de machine learning para antecipar diagnósticos de natimortos e óbitos neonatais em 15 países da África Subsaariana, integrando métodos tradicionais e algoritmos avançados, também participo do ensino da disciplina Statistical Methods in Epidemiology no programa de pós-graduação e supervisiono dissertações de mestrado em Epidemiologia, Saúde Pública, Health Data Science e Saúde Sexual e Reprodutiva, apoiando estudantes na aplicação de métodos quantitativos avançados, análise causal e avaliação de políticas públicas. Anteriormente, atuei como consultor técnico em saúde (epidemiologista e cientista de dados) na Organização Mundial da Saúde (OMS/OPAS), assessorando o Ministério da Saúde do Brasil na análise de indicadores epidemiológicos, incluindo COVID-19, e na tradução de dados em evidências para formulação, monitoramento e avaliação de políticas públicas. Na Secretaria de Estado da Saúde de São Paulo, desenvolvi análises espaciais, modelos de nowcasting e forecasting para meningite, influenza e COVID-19, além de modelos preditivos de machine learning para vigilância e resposta a agravos, contribuindo para decisões estratégicas em saúde pública. Como curador científico e analista de dados na ONG Pacto Contra a Fome, atuei na produção de evidências para políticas de segurança alimentar, síntese de evidências e elaboração de notas técnicas estratégicas para gestores. No início da carreira, trabalhei como nutricionista no Ministério da Saúde de Moçambique, coordenando programas distritais de nutrição e colaborando em inquéritos nacionais sobre desnutrição, em parceria com UNICEF e o Programa Mundial de Alimentos (PMA). Sou membro ativo de grupos de pesquisa de Estatística e Matemática Aplicadas às Doenças Infecciosas e Parasitárias (UFMS), do Laboratório de Big Data e Análise Preditiva em Saúde (LABDAPS/USP), do MARCH (Maternal, Adolescent, Reproductive and Child Health LSHTM), da Rede CoVida e da Coorte de Araraquara. Meus principais interesses incluem métodos quantitativos aplicados à saúde pública estatísticas descritivas e inferenciais, análise espacial, séries temporais, modelagem matemática, métodos bayesianos, inferência causal, avaliação de políticas públicas e algoritmos de aprendizado de máquina com foco em saúde materna e infantil, saúde sexual e reprodutiva, doenças infecciosas e desigualdades em saúde. Utilizo regularmente SPSS, STATA, R, Python e QGIS para desenvolver análises e soluções orientada (Fonte: Currículo Lattes)