Datathon
Si queres contribuir al conocimiento basado en datos de salud en Argentina, esta es tu oportunidad!
Un Datathon es un concurso donde equipos de estudiantes y profesionales de la salud y de ciencia de datos colaboran para analizar bases de datos específicas.
En el evento abordaremos dos desafíos:
1) El parto en datos: Datathon del Sistema Informático Perinatal
2) Desafío SATI-Q 20 AÑOS: Analicemos juntos 2 décadas de datos de cuidados intensivos en Argentina
Contaremos con mentores nacionales e internacionales del MIT y del CLAP-OPS para acompañar a los equipos en sus desafíos y generar análisis que contribuyan a la toma de decisiones en salud pública.
📅 29 y 30 de noviembre - Presencial
📍 Marcelo T. de Alvear 2202, Facultad de Ciencias Médicas de la UBA
Para participar no se requiere de experiencia previa en ciencia de datos.
¡Participá de esta experiencia innovadora que puede marcar la diferencia!
Conocé a los Mentores de esta edición
Ingeniero en electrónica y telecomunicaciones. Científico de datos. Candidato a Mg en Ingeniería Telemática.
Laboratorio de Fisiología Computacional - Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT); Departamento de Telemática - Universidad del Cauca
Médico residente en Neurología. Master en Liderazgo en Sistemas e Innovación.
Investigador Junior . Laboratorio de Ética en Inteligencia Artificial. Centro de Ética. Universidad de Toronto
Facultad de Medicina y Odontología. Universidad de Alberta. Edmonton. Canadá.
Luis Mainero
Consultor en la implementación de los Sistemas de Información Perinatal - SIP y SIP Plus del Centro Latinoamericano de Perinatología, Salud de la Mujer y Reproductiva (CLAP/SMR – PAHO).
Ingeniero biomédico. Master en Computación biomédica(TU Munich). MPH en Liderazgo, Políticas y Gestión (Departamento de Salud Global . Universidad de Washington, Seattle).
Co-fundador ScienteLab y director de proyectos de MIT Critical Data.
Constanza Vazquez
Ingeniera Biomédica, MSc en Ciencias de la Computación. Asistente de Investigación del Laboratorio de Procesamiento de Imágenes Científicas de la Universidad de Chile.
Maria del Pilar Arias
Médica, Pediatra y Especialista en Terapia Intensiva Pediátrica (UBA) Maestranda en Ciencia de Datos (U. Austral). Asesora Comité de Gestión , Calidad y Datos, Sociedad Argentina de Terapia Intensiva. Responsable del Programa SATI-Q
Ariel L Fernandez
Analista de sistemas, Mg. Efectividad Clínica (UBA) Especialista en Interoperabilidad e Informática en Salud. Responsable del Programa SATI-Q - Integrante de HL7 Argentina - Líder Implementación HCE y Gestión de Datos en los Sanatorios de la Trinidad/Galeno.
João Carlos Ramos Gonçalves de Matos
Ingeniero biomédico y científico de datos. Universidad de Oporto (Portugal). Pertenece al grupo MIT Critical Care y su area de investigación se centra en Datos y Equidad en salud.
Médico oftalmólogo, especialista en retina. Investigador. UNIFESP (Universidad Federal de San Pablo, Brasil)
Su principal foco de investigación es la creación de conjuntos de datos disponibles públicamente para el aprendizaje automático, la comprensión de algoritmos para apoyar la atención médica, la mitigación de sesgos durante el desarrollo de IA, y el uso de imágenes para el cribado y seguimiento oftalmológico.
Médica, Magister y Especialista en Salud Pública (UBA). M&E de políticas públicas de salud. Co-fundadora +Lab innovación Fmed, UBA. Consultora en ciencia de datos en salud en Programa Sumar, Msal. Argentina.
Médica (UBA), Data Analyst en PwC, Lider de Proyecto UBATIC en Programa de Innovación Tecnológica en Salud Pública.
Médico (UBA), Analista de Procesos y Datos en Sanatorio Otamendi y Miroli, Docente del Departamento de Salud Pública de la UBA, Integrante del Programa de Innovación Tecnológica en Salud Pública.
Licenciada en Ciencias Moleculares. Licenciatura en Matemáticas Aplicadas y Computacionales (Universidad de San Pablo USP; Brasil) Estudiante de doctorado en Neurociencia Teórica (Universidad de Columbia. Nueva York). Científica de datos (Hospital Israelita Albert Einstein; San Pablo; Brasil). Trabaja en una iniciativa para crear una base de datos nacional de imágenes médicas con sistemas de IA integrados para el sistema de salud pública de Brasil (SUS)
Marcela Betsabeth Aguirre Jerez
Jefa de Proyectos, Unidad Informática Médica y Data Science, Dpto. de Investigación del Cáncer, Fundación Arturo López Pérez, Chile. Kinesióloga, Magíster en Informática Médica.
Actualmente desempeñando labores en gestión de proyectos de desarrollo de tecnologías para la toma de decisiones e investigación en cáncer, basado en métodos estadísticos avanzados, con aplicación en diversos ámbitos del proceso asistencial y gestión sanitaria.
Sergio Peñafiel Aguilera
Jefe de Desarrollo, Unidad Informática Médica y Data Science, Dpto. de Investigación del Cáncer, Fundación Arturo López Pérez, Chile. Ingeniero en Computación y Magíster en Ciencias de la Computación de la Universidad de Chile
Actualmente se desempeña como jefe de desarrollo en la Unidad de Informática Médica y Data Science de FALP. Tiene interés en la ciencia de datos, modelos de inteligencia artificial, sistema de soporte a la toma de decisiones enfocado en salud.
Médica especialista en cuidados intensivos pediátricos.
Directora del Comité de Gestión, Calidad y Datos, Sociedad Argentina de Terapia Intensiva. Coordinadora del Programa SATI-Q pediátrico
Médico Especialista en Gestión y Dirección de Instituciones de Salud
Hospital Italiano de Buenos Aires.
Jefe Honorario del Servicio de Terapia Intensiva de Adultos
Asesor del Comité de Gestión Calidad y Datos (SATI). Coordinador del Programa SATI-Q adultos
Licenciado en Sistemas.
Coordinador de Soluciones - Swiss Medical Medicina Privada en Swiss Medical Group.